Розуміння архітектур Scrimer у машинному навчанні та комп’ютерному баченні

Scrimer — це термін, який використовується в контексті машинного навчання та комп’ютерного зору для позначення типу архітектури нейронної мережі, яка розроблена для ефективної роботи над завданнями, які потребують як класифікації, так і регресії. Назва «scrimer» походить від слів «scrimer» (тип сітки або сітки) і «regressor», що відноситься до моделі, яка передбачає безперервну змінну результату.

Scrimer — це нейронна мережа, яка навчена передбачати як мітки класів і безперервні значення, наприклад координати на зображенні. Мережа складається з кількох гілок, кожна з яких обробляє вхідні дані по-різному. Одна гілка відповідає за прогнозування мітки класу, тоді як інша гілка відповідає за прогнозування постійного значення. Потім результати цих двох гілок об’єднуються для отримання остаточного результату.

Архітектури Scrimer показали свою ефективність у різноманітних задачах комп’ютерного зору, таких як виявлення та сегментація об’єктів, де потрібні як класифікація, так і регресія. Вони також використовувалися в обробці природної мови та інших програмах, де потрібні як категоричні, так і безперервні виходи.