Компьютерные науки > Комплектное видение и распознавание шаблонов [представлено 15 сентября 2026 года] Название: CALIPER: Metric-Growded Model - Бесплатное признание визуально схожих промышленных частей, вид PDF HTML (экспериментальное) резюме. Нормализация выявленных товарных культур до фиксированного размера вводимой продукции сдерживает абсолютный масштаб, а модели CAD и крупные наборы данных по конкретным классам могут отсутствовать при разработке промышленных кадастров. Мы представляем CALIPER, безмодельную систему RGB-D, которая поддерживает внешний вид на основе метрики. Каждый учебный класс находится на борту с одного видео-сервера RGBD и от 1 до 2 помеченных реальных изображений; 3D реконструкция обеспечивает поддержку для просмотра новых материалов, а согласованная глубина дает метрическую характеристику класса. В конце концов, крупногабаритная модель YOLOv8n-seg локализует части, а замороженный позвоночник DINOV2 с эпизодотически обученной головой обеспечивает тонкую подпорку. Маргинализированный метрический синтез приводит к тому, что вероятностные данные о размерах используются только для принятия неопределенных решений. Новые классы зачисляются из небольшого набора поддержки RGB-D без обновления параметров сети. Мы оцениваем CALIPER на 18 сходных в визуальном отношении промышленных участках: 16 классов используются для обучения, а два шурупа зарезервированы за бесплатным обучением. CALIPER обеспечивает 88,2% точность замкнутого набора при 99,8% отзыве…
КАЛИПЕР: MERITROD-Model-Free Discrimination of Visually Simpliced Industrial Financiple
arXiv: 2609.17820v1 Annuales Type: New Humber: Fine-grained распознавание визуально схожих промышленных деталей сопряжено с трудностями в тех случаях, когда классы различаются главным образом по физическим размерам. Нормализация выявленных товарных культур до фиксированного размера вводимой продукции сдерживает абсолютный масштаб, а модели CAD и крупные наборы данных по конкретным классам могут отсутствовать при разработке промышленных кадастров. Мы представляем CALIPER, безмодельную систему RGB-D, которая поддерживает внешний вид на основе метрики. Каждый учебный класс находится на борту с одного видео-сервера RGBD и от 1 до 2 помеченных реальных изображений; 3D реконструкция обеспечивает поддержку для просмотра новых материалов, а согласованная глубина дает метрическую характеристику класса. В конце концов, крупногабаритная модель YOLOv8n-seg локализует части, а замороженный позвоночник DINOV2 с эпизодотически обученной головой обеспечивает тонкую подпорку. Маргинальный метрический синтез активирует вероятностные доказательства размера только при принятии неопределенных решений
