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Act-frcnn: progreso hacia la detección de objetos basada en transformadores

Autores: Zulfqar, Sukana; Elgamal, Zenab; Zia, Muhammad Azam; Razzaq, Abdul; Ullah, Sami; Dawood, Hussain

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Act-frcnn: progreso hacia la detección de objetos basada en transformadores


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Alta resolución
Detección
Segmentación
Clúster Adaptativo Transformador
ACT-FRCNN
Identificación de objetos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Mantener una alta resolución de entrada es crucial para tareas más complejas como la detección o segmentación, para garantizar que los modelos puedan identificar y reflejar adecuadamente detalles finos en la salida.

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