Comprensión de las arquitecturas Scrimer en aprendizaje automático y visión por computadora

Scrimer es un término utilizado en el contexto del aprendizaje automático y la visión por computadora para referirse a un tipo de arquitectura de red neuronal que está diseñada para funcionar bien en tareas que requieren resultados tanto de clasificación como de regresión. El nombre "scrimer" se deriva de las palabras "scrim" (un tipo de malla o red) y "regresor", que se refiere a un modelo que predice una variable de resultado continua. Un scrimer es una red neuronal entrenada para predecir tanto etiquetas de clase y valores continuos, como coordenadas en una imagen. La red consta de varias ramas, cada una de las cuales procesa los datos de entrada de forma diferente. Una rama es responsable de predecir la etiqueta de clase, mientras que la otra rama es responsable de predecir el valor continuo. Los resultados de estas dos ramas luego se combinan para producir el resultado final. Se ha demostrado que las arquitecturas Scrimer son efectivas en una variedad de tareas de visión por computadora, como la detección y segmentación de objetos, donde se requieren resultados tanto de clasificación como de regresión. También se han utilizado en el procesamiento del lenguaje natural y otras aplicaciones donde se necesitan resultados tanto categóricos como continuos.