Сергей Шустров

Они объединяют эти задачи в новой архитектурной компоновке, где есть общая основа и которая разветвляется на несколько глав. Эта архитектура называется Гидранец. Эта ГидраНет не имеет ничего общего с организацией гидра в Марвеле. Просто шучу, прости меня за то, что я фанат Marvel. Гидра - змееподобное водное чудовище в греческой и римской мифологии. Согласно легенде, у него девять или более голов. Это должно означать только то, что в сети имеется несколько головок обнаружения. Гидранты обладают тремя основными преимуществами: Рабочие процессы обучения в Гидранете: На рисунке ниже приведены некоторые...

После уровня BiFPN подключается головная часть сети обнаружения. Эта головка обнаружения состоит из нескольких головок, предназначенных для конкретных задач. Как показано на рис. 11, когда вы хотите обнаружить автомобиль, команда Tesla AI будет использовать в качестве головки одноступенчатый детектор объектов, подобный YOLO. Этот ЙОЛО-это не “ты живешь только один раз” на мероприятии r/wallstreetbets, это событие было знаменитым коротким сжатием фондового события за несколько дней в начале 2021 года. Это ЙОЛО относится к “вы смотрите только один раз”, новому подходу к обнаружению объектов, из статьи “Вы смотрите только один раз: Унифицированное обнаружение объектов в реальном времени”...

Эволюция FPN: Модель (а) - это традиционная пирамида изображений, которая использует пирамиду изображений для построения пирамиды функций. Объекты вычисляются на каждом из масштабов изображения независимо. Это происходит очень медленно. Модель (b) использует глубокие сверточные сети(сверточные сети) в одной карте объектов. Этот метод представляет семантику более высокого уровня. Модель (c)-это алгоритм детектора одиночных снимков(SSD), который будет повторно использовать многомасштабные карты объектов из разных слоев для прогнозирования. Но у него слабая семантика на низком уровне. Модель (d) -...