22、高效目标检测拓展技术与印度医疗资源分配分析

高效目标检测拓展技术与印度医疗资源分配分析

1. 目标检测拓展技术

在目标检测领域，S - Extension 补丁是一种简单而高效的拓展方法。

1.1 双并行推理技术

双并行推理技术对于维持整个系统的推理速度至关重要。该方法同时运行检测器和分类器两个模型，但处理的帧相差一帧。系统的逻辑是将检测器的输出发送给分类器，当检测器处理第二帧时，分类器对第一帧的输出进行修正并渲染。共享内存包含帧和预测对象，预测对象用于评估是否有兼容的类，以决定是否运行分类器或直接渲染帧。

以下通过具体算法来详细说明：
- 算法 1：寻找训练分类器的兼容类

INPUT: 
features(nc × ni × 2048): 数据库中每个类图像的特征数组列表 (基础类 + 扩展类)
threshold(float): 距离阈值，用于确定一个类是否兼容
OUTPUT: 
compatible_classes(n): 兼容类的列表

Function similarity_compatibility(dataset, threshold, extension_class_list, base_class_list):
    classes ← extension_class_list + base_class_list
    i ← 0
    for length of f_list do
        class_features ← features[classes[i]]
        model ← K Means(n_clusters =