HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

وضع للحركة - حركة للوضع

Umar Iqbal Martin Garbade Juergen Gall

الملخص

في هذا العمل، نقترح استخدام المعلومات حول الأنشطة البشرية لتحسين تقدير الوضع في مقاطع الفيديو أحادية العدسة. لهذا الغرض، نقدم نموذج بنية صورية يستغل المعلومات العليا عن الأنشطة لدمج اعتمادات أجزاء من الرتبة الأعلى من خلال نمذجة نماذج المظهر الخاصة بالأنشطة وتقديرات الوضع. ومع ذلك، بدلاً من استخدام إطار عمل إضافي ومكلف لتحديد الأنشطة، يتم تقدير أولويات الأنشطة بكفاءة بواسطة إطار عمل تقدير الوضع الخاص بنا. يتم تحقيق هذا من خلال بدء العملية بأولوية نشاط موحدة وتحديث أولوية النشاط أثناء تقدير الوضع. كما نوضح أن تعلم الكمية المناسبة من المشاركة في المظهر بين فئات الأنشطة يحسن تقدير الوضع. نثبت فعالية الطريقة المقترحة على مجموعتين من البيانات الصعبتين لتقدير الوضع وتعرف النشاط، تحتويان على أكثر من 80,000 صورة اختبار.


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
وضع للحركة - حركة للوضع | مستندات | HyperAI