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人工智能完整词典
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平均精度均值 (mAP)
物体检测中的标准评估指标，计算所有类别的平均精度的平均值，同时考虑精确率和召回率。
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SSD (单次检测器)
一种物体检测架构，使用多尺度特征图在一次前向传播中预测边界框和类别。
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物体定位
计算机视觉任务，识别图像中特定物体的存在和精确位置，通常使用边界框。
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置信度分数
0到1之间的数值，表示模型对给定检测结果确实包含预测类别物体的确定程度。
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真实标签
训练数据集中物体的边界框和类别的精确手动标注，作为监督学习的参考标准。
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多尺度检测
一种检测策略，以不同分辨率处理图像，以改善从很小到很大各种尺寸物体的检测效果。
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难例负样本挖掘
一种训练技术，选择并强调难处理的负样本（具有高得分的假阳性）以改善模型的判别能力。
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焦点损失
一种修改后的损失函数，通过更多惩罚错误分类的简单样本来解决类别不平衡问题，从而改善稀有物体的检测。
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感兴趣区域 (RoI) 池化
从特征图中从大小可变的区域提取固定大小特征的操作，对两阶段检测器至关重要。
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