Multiescala en detección de objetos?

1. ¿Qué es la detección de objetos multiescala??
2. ¿Qué es la escala múltiple en el aprendizaje profundo??
3. ¿Qué es la escala en la detección de objetos??
4. ¿Qué es CNN múltiple a escala??

¿Qué es la detección de objetos multiescala??

En la detección de objetos, las características multiescala son necesarias para tratar con objetos con diferente tamaño. Utilizando Feature Pyramid Network (FPN) como la red de backbone es un paradigma muy popular en los detectores de objetos existentes, llamamos a este paradigma FPN+.

¿Qué es la escala múltiple en el aprendizaje profundo??

La idea subyacente del aprendizaje de características multiescala es construir varios modelos CNN con varios tamaños de entrada contextuales simultáneamente, por lo que las características de los modelos MUL-tiple se combinan en la capa totalmente conectada [15].

¿Qué es la escala en la detección de objetos??

La red de detección transferible de escala (STDN) consiste en una red base y dos subred de predicción específicas de tareas. El papel de la red base es hacer la extracción de características. La primera subred se utiliza para la clasificación de objetos, y la segunda subred se utiliza para la regresión de posición del cuadro limitado.

¿Qué es CNN múltiple a escala??

Se propone una red neuronal profunda unificada, denota la CNN a gran escala (MS-CNN), para la detección rápida de objetos múltiples a escala. El MSCNN consiste en una sub-red de propuesta y una sub-red de detección.