Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Каскадная регрессия
Итеративный процесс, в котором каждый детектор каскада уточняет предсказания предыдущего детектора, используя постепенно повышающиеся пороги IoU для улучшения точности.
R-CNN (Region-based CNN)
Семейство архитектур обнаружения объектов на основе областей интереса, извлеченных из изображений, сочетающих предложения регионов со сверточными нейронными сетями для классификации и локализации.
Адаптивные пороги IoU
Набор возрастающих порогов IoU (обычно 0.5, 0.6, 0.7), используемых в Cascade R-CNN для обучения специализированных детекторов с различными уровнями качества обнаружения.
Головной детектор
Модуль классификации и регрессии, размещенный после базовой сети, отвечающий за предсказание класса объектов и уточнение координат ограничивающих рамок для каждой ROI.
Многоэтапное обучение
Стратегия обучения, при которой этапы каскада обучаются последовательно, каждый этап использует выходы предыдущего этапа в качестве входных данных для постепенного уточнения.
IoU-осознанная функция потерь
Специализированная функция потерь, непосредственно интегрирующая метрику IoU в оптимизацию, побуждая модель производить ограничивающие рамки с более точными локализациями.
Прогрессивные пороги IoU
Возрастающая последовательность порогов IoU, используемая в Cascade R-CNN, где каждая последующая этап обучается только на образцах с IoU выше порога предыдущего этапа.
Контекстное рассуждение
Способность модели учитывать пространственные и контекстные отношения между объектами для улучшения точности обнаружения, особенно важная в сложных сценах.