الشبكة التلافيفية القابلة للتشوه (DCN) هي أداة تعلم عميق قوية توفر أداء متطورا لاكتشاف الكائنات ومهام التجزئة الدلالية. تم تصميم DCN ليكون سريعا وفعالا ، مع طبقة تلافيفية فريدة قابلة للتشوه تسمح بعمليات تلافيفية أكثر مرونة. تمكن هذه الطبقة الشبكة من التعرف على تمثيلات المعالم الأكثر تعقيدا ، مما يؤدي إلى تحسين الدقة والأداء. يشتمل DCN أيضا على RoI-Pooling القابل للتشوه ، والذي يتيح اكتشاف الكائنات وتجزئتها بشكل أكثر دقة. بفضل ميزاته وأدائه القوي ، يعد DCN خيارا مثاليا لأي مهمة تتطلب اكتشافا دقيقا للكائنات وتقسيما دلاليا. تم تصميم DCN ليكون سهل الاستخدام وقابل للتخصيص بدرجة كبيرة ، مما يسمح للمستخدمين بضبط المعلمات بسرعة وسهولة لتناسب احتياجاتهم الخاصة. بالإضافة إلى ذلك ، تدعم DCN وحدات معالجة رسومات متعددة ، مما يسمح للمستخدمين بتوسيع نطاق أعباء العمل الخاصة بهم بسهولة.