Texnologiyalari va komunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muxammad al-xorazmiy nomidagi toshkent

Oldindan tayyorlangan ob'ekt detektoridan foydalanish
Chuqur o'rganishdan 
foydalangan holda ko'plab ob'ektlarni aniqlash ish oqimlari uzatishni o'rganishdan 
foydalanadi, bu sizga oldindan tayyorlangan tarmoqdan boshlash va keyin uni 
ilovangiz uchun sozlash imkonini beradi. Bu usul tezroq natijalar berishi mumkin, 
chunki ob'ekt detektorlari allaqachon minglab, hatto millionlab tasvirlarda 
o'qitilgan. Maxsus ob'ekt detektorini yaratasizmi yoki oldindan tayyorlanganidan 
foydalanasizmi, siz qaysi turdagi ob'ektni aniqlash tarmog'idan foydalanmoqchi 
ekanligingizni hal qilishingiz kerak: ikki bosqichli tarmoq yoki bir bosqichli 
tarmoq. 
4-rasm.
O’qitilgan model orqali obyektlarni aniqlash. 

---

Tabiiy tasvirlarda ko'p sonli o'ziga xos toifadagi ob'ektlarni aniqlashga 
qaratilgan ob'ektlarni aniqlash kompyuter ko'rish sohasidagi asosiy, ammo qiyin 
vazifadir. So'nggi yillarda ob'ektni aniqlashda chuqur CNN yordamida, asosan, 
mustahkam xususiyatlarni namoyish qilish qobiliyati tufayli sezilarli yutuqlarga 
erishildi. Ushbu maqolaning maqsadi chuqur o'rganish davrida ob'ektni 
aniqlashning so'nggi yaxshilanishlari haqida oddiy, ammo keng qamrovli so'rovni 
taqdim etishdir. 100 dan ortiq asosiy hissalar asosan besh yo'nalish bo'yicha 
o'rganiladi: 
arxitektura diagrammasi, 
kontekstli 
fikrlash, ko'p qatlamli 
ekspluatatsiya, o'qitish strategiyasi va boshqalar, ular real vaqtda ob'ekt 
detektorlari va RNN va GAN-dan olingan g'oyani o'z ichiga olgan boshqa 
yutuqlarni o'z ichiga oladi. Biz keng qo'llaniladigan mezon va ko'rsatkichlar 
bo'yicha keng qamrovli, ammo to'g'ridan-to'g'ri eksperimental taqqoslashlarni 
muhokama qilamiz. Ushbu sharh kelajakdagi tadqiqotlar uchun istiqbolli 
tendentsiyalarni taqdim etish bilan yakunlanadi. 

---