Какие существуют методы быстрого распознавания мелких деталей на изображениях?

Некоторые методы быстрого распознавания мелких деталей на изображениях:

• Увеличение разрешения захвата изображения и входного разрешения модели. en.wikipedia.org Это помогает получить больше информации об объектах и извлечь из них максимум пользы. en.wikipedia.org
• Якоря автоматического обучения. en.wikipedia.org Для определения размера привязки используются алгоритмы, которые идентифицируют его на основе набора данных. en.wikipedia.org
• Подход с разбиением на плитки. en.wikipedia.org Если изображение имеет более высокое разрешение, чем фиксированный входной размер модели, то вместо уменьшения масштаба картинка разбивается на плитки и затем используется в обучении. en.wikipedia.org
• Функциональная пирамидальная сеть (FPN). en.wikipedia.org Используется для изучения объектов в нескольких масштабах. en.wikipedia.org FPN помогает сохранять объекты небольших деталей на уровнях свёртки. en.wikipedia.org
• Упрощённый гиперинферентный вывод (SAHI). en.wikipedia.org Изображение разрезается на множество накладывающихся друг на друга участков разного размера. en.wikipedia.org Затем размеры участков изменяются с сохранением соотношения сторон при точной настройке. en.wikipedia.org
• Корреляционные методы. fundamental-research.ru Применяются для нахождения малоразмерных объектов на изображениях с равномерным фоном (море, небо, поле). fundamental-research.ru Используются различные ортогональные преобразования (Фурье, Уолша, Адамара). fundamental-research.ru
• Дифференцирующие или разностные фильтры. mathscinet.ru Например, LoG-фильтр, который позволяет выделить линию контура толщиной в один пиксель с одновременным удалением шума и мелких малоконтрастных деталей. fundamental-research.ru mathscinet.ru