Pelbagai skala dalam pengesanan objek?

1. Apakah pengesanan objek multiscale?
2. Apakah skala pelbagai dalam pembelajaran mendalam?
3. Apakah skala dalam pengesanan objek?
4. Apa itu CNN pelbagai skala?

Apakah pengesanan objek multiscale?

Dalam pengesanan objek, ciri multiscale diperlukan untuk menangani objek dengan saiz yang berbeza. Menggunakan Rangkaian Piramid Ciri (FPN) kerana rangkaian tulang belakang adalah paradigma yang sangat popular dalam pengesan objek sedia ada, kami memanggil paradigma ini FPN+.

Apakah skala pelbagai dalam pembelajaran mendalam?

Idea yang mendasari pembelajaran ciri multiscale adalah untuk membina beberapa model CNN dengan pelbagai saiz input kontekstual serentak, di mana ciri-ciri dari model-model mulpiple digabungkan pada lapisan yang disambungkan sepenuhnya [15].

Apakah skala dalam pengesanan objek?

Rangkaian Pengesanan Skala-Tangkapan (STDN) terdiri daripada rangkaian asas dan dua tugas Subnet Ramalan Khusus. Peranan rangkaian asas adalah melakukan pengekstrakan ciri. Subnet pertama digunakan untuk klasifikasi objek, dan subnet kedua digunakan untuk regresi kedudukan kotak terikat.

Apa itu CNN pelbagai skala?

Rangkaian saraf dalam bersatu, menandakan CNN pelbagai skala (MS-CNN), dicadangkan untuk pengesanan objek pelbagai skala cepat. MSCNN terdiri daripada sub-rangkaian cadangan dan sub-rangkaian pengesanan.