Данные, как правило, являются источником жизненной силы проектов вспомогательного машинного обучения. Чем больше у вас данных, тем точнее будет конечный продукт. Однако недостаточно просто иметь необработанные данные. Вам необходимо аннотировать эти данные, чтобы алгоритм машинного обучения мог правильно идентифицировать объекты на данном изображении, понимать человеческую речь и выполнять многие другие функции. Даже на первый взгляд мы можем видеть корреляцию между правильно..

Три этапа: дифференциация экземпляров, оценка масок и категоризация объектов. На этот раз мы кратко рассмотрим MNC (многозадачный сетевой каскад) от Microsoft Research . Модель состоит из трех сетей, соответственно различающих экземпляров , оценивающих масок и категоризации объектов . Эти сети образуют каскадную структуру и спроектированы так, чтобы разделять их сверточные функции. Компания MNC заняла 1-е место в конкурсе на сегментирование COCO в 2015 году . И он опубликован..