قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
صندوق الإحاطة الموجه
شكل من أشكال اكتشاف الكائنات حيث يتم تعريف صندوق التنبؤ بمركزه وعرضه وارتفاعه وزاوية دورانه، مما يسمح بتأطير أفضل للكائنات الطويلة أو المائلة.
زاوية التنبؤ
القيمة الزاوية، عادة بالراديان أو الدرجات، التي يتنبأ بها النموذج لتوجيه صندوق الإحاطة، وهي ضرورية لاكتشاف الكائنات غير المحورية.
التمثيل البارامتري
طريقة لوصف صندوق دوار بواسطة مجموعة من المعلمات (x, y, w, h, θ) بدلاً من إحداثيات رؤوسه الأربعة، مما يحسن حسابات الخسارة.
خسارة انحدار الزاوية
دالة تكلفة محددة تعاقب الانحرافات بين الزاوية المتوقعة والزاوية الحقيقية لصندوق الإحاطة، وغالبًا ما تعتمد على خسارة L1 أو L2.
مشكلة الدورية
الغموض حيث يمثل صندوق موجه بزاوية θ وآخر بزاوية θ+π نفس الصندوق، مما يعقد انحدار الزاوية ويتطلب استراتيجيات ترميز محددة.
ترميز الجيب وجيب التمام
تقنية لتمثيل زاوية صندوق دوار باستخدام قيم sin(θ) و cos(θ) لتجنب مشكلة عدم الاستمرارية عند حدود π/2.
تقاطع على الاتحاد الدوراني (Rotated IoU)
مقياس تقييم يحسب تقاطع على الاتحاد بين صندوقي إحاطة موجهين، مع الأخذ في الاعتبار دورانهما النسبي لقياس دقة الاكتشاف.
مرساة موجهة
صناديق مرجعية محددة مسبقًا بأحجام مختلفة ونسب عرض إلى ارتفاع وزوايا، تستخدمها النماذج القائمة على المراسي للتنبؤ بصناديق دوارة بدقة أكبر.
الكشف الموجه بدون مرساة
نهج كشف يتنبأ مباشرة بمعلمات الصندوق الدوار من النقاط الرئيسية في الصورة، دون استخدام صناديق مرساة محددة مسبقًا.
انحدار المعلمات الخمس
عملية التنبؤ المتزامن بالمعلمات الخمس التي تحدد صندوقًا دوارًا: إحداثيات المركز (x, y)، العرض (w)، الارتفاع (h)، وزاوية الدوران (θ).
قمع غير أقصى دوار (Rotated NMS)
متغير من خوارزمية القمع غير الأقصى (Non-Maximum Suppression) يحسب التداخل بين الصناديق الموجهة باستخدام تقاطع الاتحاد الدوار (Rotated IoU) لإزالة الاكتشافات المتكررة.
فقدان التركيز الزاوي
دالة فقدان متقدمة تمنح وزنًا أكبر للعينات ذات أخطاء الزاوية المصنفة بشكل خاطئ، مما يحسن متانة النموذج للأجسام شديدة الميلان.
الكشف متعدد الاتجاهات
قدرة النموذج على اكتشاف الكائنات ذات الاتجاهات المتنوعة داخل نفس الصورة، وهو تحدٍ رئيسي لأنظمة القيادة الذاتية أو التصوير الجوي.
تجميع الميزات الموجهة
تقنية يتم فيها محاذاة الميزات المستخرجة من منطقة الاهتمام أو تحويلها بناءً على الاتجاه المتوقع قبل التصنيف النهائي.
انحدار الرؤوس (Vertex Regression)
بديل لانحدار المعلمات الخمس، يتضمن التنبؤ مباشرة بإحداثيات الرؤوس الأربعة للصندوق الدوار، مما يوفر مرونة أكبر في الشكل.
فقدان الانحراف
دالة فقدان تعاقب الصناديق المتوقعة التي يكون اتجاهها غير صحيح بالنسبة للمحور الرئيسي للكائن، وتقيس عدم التماثل في التنبؤ.
معايرة الزاوية
معالجة لاحقة أو طبقة شبكة مخصصة لتحسين تنبؤات الزاوية لتصحيح الأخطاء المنهجية للنموذج، وغالبًا ما تستند إلى انحدار دقيق.