الكشف السريع والدقيق عن 100,000 فئة من الأجسام على آلة واحدة

تقيد العديد من أنظمة كشف الأجسام بالوقت المطلوب لدمج صورة مستهدفة مع مجموعة من المرشحات التي ترمز لمختلف جوانب مظهر الجسم، مثل وجود الأجزاء المكونة. نستغل تقنية التجزئة الحساسة للموقع لاستبدال مشغل الناتج النقطي في الدمج بعدد ثابت من استعلامات جدول التجزئة التي تُعَيّن فعليًا جميع استجابات المرشحات في وقت مستقل عن حجم مجموعة المرشحات. لإظهار فعالية التقنية، نطبقها لتقييم 100,000 نموذج للجزء القابل للتشوه، مما يتطلب أكثر من مليون مرشح (جزء) على مقاييس متعددة لصورة مستهدفة في أقل من 20 ثانية باستخدام معالج متعدد النوى مع 20 جيجابايت من الذاكرة. يمثل ذلك تسريعًا بنحو 20,000 مرة - أربعة أوامر من الحجم - عند مقارنته بتنفيذ الدمج بشكل صريح على نفس الأجهزة. بينما يكون متوسط الدقة العامة على مجموعة كامل 100,000 فئة من الأجسام حوالي 0.16، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى التحديات في جمع بيانات التدريب وجمع الحقائق الأساسية لعدد كبير من الفئات، نحقق دقة متوسط تبلغ على الأقل 0.20 على ثلث الفئات و0.30 أو أفضل على حوالي 20% من الفئات.