بهینه سازی تشخیص شیء سه بعدی همه جانبه برای لبه AI

جدول پیوندها

چکیده

1 معرفی

2 سابقه و هدف: تشخیص شیء سه بعدی همه جانبه

3 آزمایش مقدماتی

3.1 تنظیم آزمایش

3.2 مشاهدات

3.3 خلاصه و چالش

4 نمای کلی از Panopticus

5 تشخیص شیء سه بعدی چندگانه چند عیار

5.1 طراحی مدل

6 اعدام مکانی-سازگار

6.1 پیش بینی عملکرد

5.2 سازگاری مدل

6.2 برنامه ریزی اجرای

7 اجرای

8 ارزیابی

8.1 تست و مجموعه داده

8.2 تنظیم آزمایش

8.3 عملکرد

8.4 استحکام

8.5 تجزیه و تحلیل مؤلفه

8.6 بالای سر

9 کار مرتبط

10 بحث و کار آینده

11 نتیجه گیری و منابع

3 آزمایش مقدماتی

ما مشاهدات عمیق در مورد روشها برای بهبود صحت مدل BEVDET پایه ذکر شده در بخش 2 را ارائه می دهیم. بر اساس نتایج ، ما بینش ها و چالش های کلیدی را در طراحی Panopticus به دست آوردیم.

3.1 تنظیم آزمایش

بر اساس مدل BEVDET پایه ، ما 16 نوع با قابلیت تشخیص مختلف را با ترکیب پارامترهای طراحی در جدول 1. ایجاد کردیم. هر نوع از یکی از چهار ترکیب ستون فقرات Resnet و وضوح ورودی ذکر شده در جدول 1 ، مانند RESNET34 با وضوح 448 × 448 256 استفاده می کند ، که به آن اشاره می کنیم Bevdet-R34. همچنین ، هر نوع یکی از دو عمق را شامل می شود ، از نظر قابلیت پیش بینی عمق متفاوت است. آخرین ، …

Source link