Neki uobičajeni fasadni sustavi koji se koriste u računalnom vidu uključuju:
1. Duboke neuronske mreže: One su vrlo popularne u računalnom vidu i korištene su za zadatke poput klasifikacije slike, detekcije objekata i segmentacije slike.
2. Konvolucijske neuronske mreže (CNN): CNN se obično koriste za zadatke prepoznavanja slike, posebno u slučajevima kada su važne prostorne informacije. Osmišljeni su za obradu podataka s rešetkastom strukturom, poput slika.
3. Regionalne konvolucijske neuronske mreže (R-CNN): R-CNN je popularna arhitektura za otkrivanje objekata. Kombinira duboke CNN-ove s mrežom prijedloga regija kako bi identificirao regije objekata i njihove klasifikacije.
4. Brži R-CNN: Ovo je poboljšana verzija R-CNN-a koja je uvela zajedničku konvolucionarnu mrežu kako bi se ubrzao proces predlaganja regije. Postiže brže vrijeme obrade uz zadržavanje točnosti.
5. Single Shot MultiBox Detector (SSD): SSD je još jedna učinkovita metoda otkrivanja objekata koja koristi skup zadanih oblika i veličina okvira za otkrivanje objekata u različitim mjerilima i omjerima širine i visine.
6. YOLO (You Only Look Once): YOLO je algoritam za otkrivanje objekata koji primjenjuje jednu neuronsku mrežu na cijelu sliku i predviđa granične okvire i vjerojatnosti klasa u jednom potezu, pružajući otkrivanje objekata u stvarnom vremenu.
7. U-Net: U-Net se široko koristi za zadatke segmentacije slike. Sastoji se od skupljajućeg puta za hvatanje konteksta i simetričnog širećeg puta za preciznu lokalizaciju.
8. Mask R-CNN: Mask R-CNN je proširenje Faster R-CNN arhitekture koja dodaje granu segmentacije na razini piksela. Omogućuje segmentaciju instance ispisivanjem binarnih maski za svaki otkriveni objekt.
Ovo su samo neki od uobičajenih fasadnih sustava koji se koriste u računalnom vidu, a postoje i mnoge druge arhitekture i tehnike koje se razvijaju i istražuju na terenu.
Datum objave: