ڈیفارم ایبل کنولوشنز

This makes models far better at handling odd shapes, scale changes, and geometric distortion.

فکسڈ آفسیٹس پر ایک عام کنولوشن کے نمونے پکسلز - ایک صاف 3x3 گرڈ ہر مقام پر مرکوز ہے۔ یہ بناوٹ کے لیے ٹھیک کام کرتا ہے لیکن اس وقت جدوجہد کرتا ہے جب اشیاء کو جھکایا جاتا ہے، پھیلایا جاتا ہے یا عجیب و غریب شکل دی جاتی ہے۔ 2017 میں Microsoft ریسرچ میں Dai اور ساتھیوں کے ذریعہ متعارف کرائے جانے والے ڈیفارم ایبل کنولیشنز، ان میں سے ہر ایک کے نمونے لینے والے پوائنٹس میں ایک چھوٹا سیکھا ہوا آفسیٹ شامل کرتے ہیں۔ نیٹ ورک ان پٹ کو دیکھتا ہے اور ہر گرڈ پوزیشن کے لیے 2D شفٹ کی پیشین گوئی کرتا ہے، اس لیے قبول کرنے والا فیلڈ ایک خمیدہ کنارے کو گلے لگانے یا کسی ترچھے اعضاء کی پیروی کرنے کے لیے وارپ کر سکتا ہے۔ ڈیفارم ایبل RoI پولنگ اسی آئیڈیا کا اطلاق خطے کی خصوصیات پر کرتا ہے۔ ورژن 2 (2018) نے فی پوائنٹ ماڈیولیشن وزن کا اضافہ کیا، جس سے پرت کو ہر ایک نمونے کو گیلا یا بڑھا دیا گیا، جس نے COCO جیسے بینچ مارکس پر آبجیکٹ کا پتہ لگانے کی درستگی کو تیز کیا۔