Que signifie "Module de Raffinement"?

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Le module de perfectionnement fait partie d'un système qui aide à améliorer la qualité des résultats produits par les modèles d'apprentissage automatique. Il prend les prédictions initiales et les ajuste pour obtenir de meilleurs résultats.

Dans le cadre du traitement d'images, ce module corrige les erreurs qui se produisent lors de l'analyse initiale d'une image. Par exemple, quand un modèle essaie de comprendre les différentes parties d'une image, il peut commettre quelques erreurs. Le module de perfectionnement examine ces erreurs et cherche à les corriger, ce qui donne des images plus claires et plus précises.

Ce processus est important car il permet aux systèmes de mieux fonctionner sans avoir besoin d'entrées supplémentaires ou d'informations détaillées. Au lieu de s'appuyer sur des données parfaites, le module de perfectionnement aide à tirer le meilleur parti de ce qui est disponible, ce qui améliore les performances dans des tâches comme la segmentation et le retrait des ombres dans les images.