TAPe: IA de visão computacional com 98% de precisão
A TAPe segue com seu diário de experimentos no COCO e mostra um novo passo: 98% de precisão em uma amostra de dois por cento, menos falsos positivos e os primeiros resultados com caixas retangulares. Os autores também encontraram um equilíbrio viável entre fundo e objetos, reduziram os erros para 30 no conjunto de teste e verificaram quantos "olhares" o modelo realmente precisa para detectar.
Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
A TAPe, projeto de IA para visão computacional, continua sua série de experimentos abertos no COCO e relata um novo resultado local: a precisão subiu para cerca de 98% em uma amostra de dois por cento do dataset.
Como a TAPe aumentou a precisão em visão computacional?
A equipe deixou de buscar os centros dos objetos (centroides) e passou a fazer a detecção completa de caixas, reduzindo o número de falsos positivos e chegando a 98% de precisão no dataset COCO.
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