Några vanliga fasadsystem som används i datorseende inkluderar:
1. Djupa neurala nätverk: Dessa är mycket populära inom datorseende och har använts för uppgifter som bildklassificering, objektdetektering och bildsegmentering.
2. Konvolutionella neurala nätverk (CNN): CNN används ofta för bildigenkänningsuppgifter, särskilt i fall där rumslig information är viktig. De är designade för att behandla data med en rutnätsliknande struktur, såsom bilder.
3. Regionbaserade konvolutionella neurala nätverk (R-CNN): R-CNN är en populär arkitektur för objektdetektering. Den kombinerar djupa CNN:er med ett regionförslagsnätverk för att identifiera objektregioner och klassificera dem.
4. Snabbare R-CNN: Detta är en förbättrad version av R-CNN som introducerade ett delat konvolutionellt nätverk för att påskynda processen för regionförslag. Det uppnår snabbare bearbetningstid samtidigt som noggrannheten bibehålls.
5. Single Shot MultiBox Detector (SSD): SSD är en annan effektiv objektdetekteringsmetod som använder en uppsättning standard bounding box-former och storlekar för att upptäcka objekt i olika skalor och bildförhållanden.
6. YOLO (You Only Look Once): YOLO är en objektdetekteringsalgoritm som applicerar ett enda neuralt nätverk på hela bilden och förutsäger begränsningsrutor och klasssannolikheter på en gång, vilket ger objektdetektering i realtid.
7. U-Net: U-Net används ofta för bildsegmenteringsuppgifter. Den består av en sammandragande väg för att fånga sammanhang och en symmetrisk expanderande väg för exakt lokalisering.
8. Mask R-CNN: Mask R-CNN är en förlängning av Faster R-CNN-arkitekturen som lägger till en segmenteringsgren på pixelnivå. Det möjliggör instanssegmentering genom att mata ut binära masker för varje objekt som upptäcks.
Detta är bara några av de vanliga fasadsystemen som används inom datorseende, och det finns många andra arkitekturer och tekniker som utvecklas och utforskas inom området.
Publiceringsdatum: