Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
FCOS (Fully Convolutional One-Stage)
Полностью сверточный одноэтапный метод детекции без анкоров, рассматривающий детекцию как задачу плотного предсказания по пикселям и использующий многошкальные пирамиды признаков.
CornerNet
Инновационная архитектура, обнаруживающая верхний левый и нижний правый углы объектов с помощью сетей ключевых точек, а затем объединяющая эти пары углов для формирования ограничивающих рамок.
Heatmap Prediction
Фундаментальная техника в детекции без анкоров, при которой сеть генерирует тепловые карты, указывающие вероятности наличия объектов в каждой пространственной позиции.
Keypoint-based Detection
Парадигма детекции, использующая характерные ключевые точки (углы, центры, крайние точки) вместо анкоров, обеспечивающая более естественное и гибкое представление объектов.
Gaussian Representation
Представление объектов с помощью гауссовских распределений на тепловых картах, где стандартное отклонение пропорционально размеру объекта для лучшей локализации.
Peak Finding
Процесс извлечения позиций объектов из тепловых карт путем идентификации локальных максимумов, соответствующих центрам или ключевым точкам обнаруженных объектов.
Dense Prediction
Подход, при котором каждый пиксель или точка признака выдает предсказание, что устраняет необходимость в предопределенных анкорах и позволяет выполнять полное предсказание сцены.
Center-to-Corner Assignment
Стратегия сопоставления, связывающая обнаруженные центральные точки с соответствующими углами для формирования полных ограничивающих рамок в гибридных подходах «центр-угол».
FoveaBox
Метод обнаружения без анкоров, вдохновленный зрительной системой человека, предсказывающий наличие объектов на различных масштабах с использованием прогрессивного фовеального зрения.
Обнаружение по крайним точкам
Техника, идентифицирующая крайние точки (верхняя, нижняя, левая, правая) объектов для точного восстановления ограничивающих рамок, особенно эффективная для вытянутых объектов.
Регрессия на основе центра
Подход, при котором размеры и смещения рамок регрессируются от обнаруженных центральных точек, упрощая процесс прогнозирования и устраняя дисбаланс выборки.
Абстракция множества точек
Техника, вдохновленная PointNet, применяемая к обнаружению объектов, обрабатывающая предсказанные точки как множество и использующая операции абстракции для агрегации пространственной информации.
Обнаружение на основе токенов
Современная парадигма, использующая позиционные токены для представления объектов в дискретном пространстве обнаружения, устраняющая анкоры в пользу обучаемых токенизированных представлений.
Единое назначение эталонных значений
Стратегия унифицированного назначения для обнаружения без анкоров, устраняющая сложные гиперпараметры, связанные с порогами IoU и соотношениями сторон анкоров.