Scale Generalisation

Skalen-Generalisierung bezieht sich auf die Fähigkeit von Computer Vision-Modellen, eine stabile Leistung bei verschiedenen Skalen aufrechtzuerhalten. Ihr Ziel ist es, Algorithmen und Datenverstärkungstechniken zu optimieren, sodass das Modell effektiv mehrskalige Bildmerkmale identifizieren und verarbeiten kann. Dies verbessert die Robustheit und die Generalisierungsfähigkeit des Modells. In praktischen Anwendungen hat die Skalen-Generalisierung großen Wert, da sie die Genauigkeit von Aufgaben wie Objekterkennung und Bildsegmentierung erhöht.