Multi-échelle de détection d'objets?

1. Qu'est-ce que la détection d'objets à plusieurs échelles?
2. Qu'est-ce que plusieurs échelles en Deep Learning?
3. Quelle est l'échelle de la détection d'objets?
4. Qu'est-ce que CNN multi-échelles?

Qu'est-ce que la détection d'objets à plusieurs échelles?

Dans la détection d'objets, des fonctionnalités multi-échelles sont nécessaires pour traiter les objets de taille différente. En utilisant le réseau Pyramid (FPN) en fonctionnalité car le réseau de squelette est un paradigme très populaire dans les détecteurs d'objets existants, nous appelons ce paradigme FPN+.

Qu'est-ce que plusieurs échelles en Deep Learning?

L'idée sous-jacente de l'apprentissage des fonctionnalités multi-échelles consiste à construire plusieurs modèles CNN avec différentes tailles d'entrée contextuelles simultanément, par lesquelles les caractéristiques des modèles MULPIP sont combinées à la couche entièrement connectée [15].

Quelle est l'échelle de la détection d'objets?

Le réseau de détection transférable à l'échelle (STDN) se compose d'un réseau de base et de deux sous-réseaux de prédiction spécifiques aux tâches. Le rôle du réseau de base est de faire de l'extraction de fonctionnalités. Le premier sous-réseau est utilisé pour la classification des objets, et le deuxième sous-réseau est utilisé pour la régression de position de la boîte de délimitation.

Qu'est-ce que CNN multi-échelles?

Un réseau de neurones profonds unifié, indiqué le CNN à plusieurs échelles (MS-CNN), est proposé pour une détection d'objets à plusieurs échelles rapide. Le MSCNN se compose d'un sous-réseau proposant et d'un sous-réseau de détection.