Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
YOLO (You Only Look Once)
Система обнаружения в реальном времени, обрабатывающая изображение за один проход для оптимизированной скорости.
R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)
Архитектура в два этапа, предлагающая сначала регионы интереса, а затем их классификацию.
SSD (Single Shot MultiBox Detector)
Однокадровый детектор, использующий многоуровневые признаки для обнаружения объектов разных размеров.
Faster R-CNN
Улучшение R-CNN с интегрированной сетью предложения регионов для более быстрого обнаружения.
Mask R-CNN
Расширение Faster R-CNN с добавлением ветви сегментации для точных масок объектов.
RetinaNet
Архитектура, вводящая фокальную потерю для балансировки классов и улучшения обнаружения редких объектов.
DETR (DEtection TRansformer)
Подход на основе трансформеров, исключающий ручные компоненты, такие как якоря и NMS.
EfficientDet
Семейство моделей, оптимизирующих компромисс между точностью и эффективностью с помощью составного масштабирования.
Cascade R-CNN
Каскадная архитектура, обучающая детекторы с возрастающим IoU для улучшенной точности.
CornerNet
Детектор на основе ключевых точек, определяющий верхний левый и нижний правый углы объектов.
FCOS (Fully Convolutional One-Stage)
Детектор без якорей, предсказывающий ограничивающие рамки напрямую из пикселей на картах признаков.
CenterNet
Детектор на основе ключевых точек, определяющий центр объектов и их размеры.
YOLOv5 и варианты
Современная эволюция YOLO с оптимизированной архитектурой и предварительным обучением на обширных наборах данных.
Vision Transformers для обнаружения
Применение трансформеров в компьютерном зрении для обнаружения без традиционных сверток.