Compreendendo as arquiteturas Scrimer em aprendizado de máquina e visão computacional

Scrimer é um termo usado no contexto de aprendizado de máquina e visão computacional para se referir a um tipo de arquitetura de rede neural projetada para funcionar bem em tarefas que exigem saídas de classificação e regressão. O nome "scrimer" é derivado das palavras "scrim" (um tipo de malha ou rede) e "regressor", que se refere a um modelo que prevê uma variável de resultado contínua.

Um scrimer é uma rede neural treinada para prever ambos rótulos de classe e valores contínuos, como coordenadas em uma imagem. A rede consiste em múltiplas ramificações, cada uma das quais processa os dados de entrada de maneira diferente. Uma ramificação é responsável por prever o rótulo da classe, enquanto a outra ramificação é responsável por prever o valor contínuo. As saídas desses dois ramos são então combinadas para produzir a saída final.

As arquiteturas Scrimer demonstraram ser eficazes em uma variedade de tarefas de visão computacional, como detecção e segmentação de objetos, onde são necessárias saídas de classificação e regressão. Eles também têm sido usados no processamento de linguagem natural e em outras aplicações onde são necessárias saídas categóricas e contínuas.