HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

في تعلم تحديد مواقع الأشياء برقابة أقل

Hyun Oh Song Ross Girshick Stefanie Jegelka Julien Mairal Zaid Harchaoui Trevor Darrell

الملخص

تعلم تحديد مواقع الأشياء برقابة محدودة هو مشكلة مهمة في رؤية الحاسوب، نظرًا لكون المجموعات الكبيرة من البيانات المُشَرَّحة بالكامل غالية الثمن للغاية للحصول عليها. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة تحقق هذا الهدف باستخدام فقط علامات صورية على مستوى الصورة تشير إلى وجود الأشياء أو عدمها. يجمع نهجنا بين مشكلة الغلاف الفرعي التمييزي لاكتشاف مجموعة من النوافذ الإيجابية للأجسام بشكل آلي وصياغة SVM الكامنة المشوهة (Smoothed Latent SVM). يتيح لنا الثاني الاستفادة من تقنيات الأمثلة شبه نيوتنية الفعالة. تظهر تجاربنا أن النهج المقترح يقدم تحسينًا نسبيًا بنسبة 50% في الدقة المتوسطة على مقياس PASCAL VOC 2007 للكشف عن الأجسام مقارنة بأحدث ما تم الوصول إليه حاليًا.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp