Înțelegerea arhitecturilor Scrimer în învățare automată și viziune pe computer

Scrimer este un termen folosit în contextul învățării automate și al viziunii computerizate pentru a se referi la un tip de arhitectură de rețea neuronală care este proiectată să funcționeze bine în sarcinile care necesită atât ieșiri de clasificare, cât și de regresie. Numele „scrimer” este derivat din cuvintele „scrim” (un tip de plasă sau plasă) și „regressor”, care se referă la un model care prezice o variabilă continuă a rezultatului.

Un scrimer este o rețea neuronală care este antrenată să prezică atât etichete de clasă și valori continue, cum ar fi coordonatele dintr-o imagine. Rețeaua constă din mai multe ramuri, fiecare procesând datele de intrare în mod diferit. O ramură este responsabilă de prezicerea etichetei clasei, în timp ce cealaltă ramură este responsabilă de prezicerea valorii continue. Ieșirile acestor două ramuri sunt apoi combinate pentru a produce rezultatul final.

Arhitecturile Scrimer s-au dovedit a fi eficiente într-o varietate de sarcini de viziune computerizată, cum ar fi detectarea și segmentarea obiectelor, unde sunt necesare atât ieșiri de clasificare, cât și de regresie. Ele au fost, de asemenea, utilizate în procesarea limbajului natural și în alte aplicații în care sunt necesare rezultate atât categorice, cât și continue.