Cascade架构

Cascade架构是一种深度学习模型，它由多个级联的神经网络组成。每个级联的神经网络都有一个输入和一个输出，前一个网络的输出作为后一个网络的输入。这种架构可以用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。在训练过程中，Cascade架构可以通过逐级增加训练样本来提高模型的准确性。例如，对于图像分类任务，第一级网络可能会被训练来识别图像中的一些基本特征，如边缘和角点；第二级网络则可以利用这些基本特征来识别更复杂的形状和结构；第三级网络则可以进一步利用这些信息来识别物体。总之，Cascade架构是一种强大的深度学习模型，它可以帮助我们更好地理解和处理复杂的视觉信息。