Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Классификационная подсеть
Подсеть RetinaNet, ответственная за предсказание вероятности присутствия объекта для каждого якоря, использующая 4 сверточных слоя с 256 фильтрами каждый.
Регрессионная подсеть
Параллельная подсеть, предсказывающая точные координаты ограничивающих рамок для каждого якоря, с архитектурой, идентичной классификационной подсети.
ResNet Backbone
Остаточная нейронная сеть, используемая в качестве основного экстрактора признаков в RetinaNet, обычно ResNet-50 или ResNet-101 для извлечения богатых представлений.
Параметр Alpha (γ)
Гиперпараметр фокальной потери (обычно γ=2), который контролирует скорость уменьшения потери для хорошо классифицированных образцов, регулируя фокусировку на сложных примерах.
Сбалансированная фокальная потеря
Вариант фокальной потери, который включает параметр α для балансировки веса между положительными и отрицательными классами, оптимизируя таким образом обнаружение редких объектов.
Уровни пирамиды
Уровни признаков в FPN (от P2 до P7), генерируемые из различных слоев backbone, каждый из которых захватывает информацию в определенном масштабе разрешения.
Кодирование рамок
Параметризация координат ограничивающих рамок с использованием смещений относительно якорей вместо абсолютных координат, стабилизирующая обучение сети.
Гладкая L1 потеря
Функция потерь, используемая для регрессии ограничивающих рамок в RetinaNet, сочетающая преимущества потерь L1 и L2 для лучшей устойчивости к выбросам.