GOM: метрика для задачи реидентификации объекта

GOM — это метрика для задачи реидентификации объекта. GOM оценивает state-of-the-art методы как на задачах для реидентификации объекта с использованием учителя, так и на задачах без учителя. В качестве типов объектов могут быть люди или транспортные средства.

Подробнее про задачу и метрику

Реидентификация объекта — это задача, в которой модели необходимо определить, изображен ли на фотографии ранее распознанный и объект или это новый объект. Задача реидентификации объекта часто формулируется как задача закрытого мира (closed-world problem), где часть размеченных изображений выделяется на проверку модели. Это существенно ограничивает использование моделей, обученных такой задаче, в реальном мире, где невозможно получить всю возможную реальную разметку объекта.

GOM — это метрика, с помощью которой можно оценить реальную применимость state-of-the-art моделей, обученных в supervised формате.

Подробнее про метрику

Сравнение с существующими метриками для реидентификации
Подписаться
Уведомить о
guest

0 Comments
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии

learn-neural-networks