YoloR : Redes Unificadas Implícita e Segmentação Panótica .

O YoloR acaba de ser lançado (paper publicado em maio) e apresenta um novo contexto no setor de visão computacional. Como sabemos, Yolo significa ( You Only Look Once) e YoloR os autores batizaram como (You Only Learn One Representation).

Para entendermos melhor uma Rede Neural Convolucional pode reconhece muito bem um objeto, um animal ou um ser humano de maneira muito robusta. Mas a CNN consegue fazer apenas uma coisa por vez. Tentar identificar a ação de uma determinada pessoa ou o seu vestimento, prejudica a acurácia e/ou desempenho dependendo da técnica aplicada.

O conhecimento implícito refere-se ao aprendizado involuntário, o conhecimento explícito é aplicado em DeepLearning. Pois o aprendizado ocorre baseado em técnicas holísticas (aprendizado baseado na observação).

Em outras palavras o modelo explícito reconhecerá um computador, já o modelo implícito reconhecerá o botão power, o leitor de DVD, se encontra no estado ligado e outros detalhes. Outra informação importante, o processamento não é baseado apenas na imagem, e sim em som e textos.

Logo podemos entender que o YoloR é uma implementação do aprendizado explícito e implícito com uma rede unificada. Então várias tarefas pode ser realizadas. No paper https://arxiv.org/abs/2105.04206 os autores mencionam experimentações com detecção de legenda, objetos, segmentação de instância, segmentação panótica, e muito outros no futuro. Compreensivelmente, este novo Deep Learning Implícito e unificado, contém muito mais matemática envolvida em sua arquitetura unificada.

Segmentação Panótica

Conclusão: Comparando o YoloR com os algoritmos de última geração no estado da arte, como o Yolov4, EfficientDet e outros, o YoloR demonstra acurácia similar. Entretanto é assustador a performance em FPS (quase o dobro)!

Em breve mais detalhes de Implementação deste novo brinquedo no setor de IA com visão computacional.

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