Pochopení architektur Scrimer v oblasti strojového učení a počítačového vidění

Scrimer je termín používaný v kontextu strojového učení a počítačového vidění k označení typu architektury neuronové sítě, která je navržena tak, aby dobře fungovala při úkolech, které vyžadují klasifikaci i regresní výstupy. Název „scrimer“ je odvozen od slov „scrim“ (typ sítě nebo síťoviny) a „regressor“, což se týká modelu, který předpovídá spojitou výslednou proměnnou. popisky tříd a spojité hodnoty, jako jsou souřadnice v obrázku. Síť se skládá z více poboček, z nichž každá zpracovává vstupní data jinak. Jedna větev je zodpovědná za predikci označení třídy, zatímco druhá větev je zodpovědná za predikci spojité hodnoty. Výstupy těchto dvou větví jsou poté zkombinovány, aby vytvořily konečný výstup.

Architektury Scrimer se ukázaly jako účinné v různých úlohách počítačového vidění, jako je detekce a segmentace objektů, kde jsou vyžadovány klasifikační i regresní výstupy. Byly také použity při zpracování přirozeného jazyka a dalších aplikacích, kde jsou potřeba kategorické i spojité výstupy.