HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

CityPersons: مجموعة متنوعة من البيانات للكشف عن المشاة

Shanshan Zhang Rodrigo Benenson Bernt Schiele

الملخص

قد مكّنت شبكات الCONVNETS من تحقيق تقدم كبير في مجال كشف المشاة مؤخرًا، ولكن لا تزال هناك أسئلة مفتوحة حول الأطر المعمارية المناسبة وبيانات التدريب. نعيد النظر في تصميم CNN ونسلط الضوء على التعديلات الرئيسية التي تسمح لـFaster R-CNN البسيط بتحقيق نتائج رائدة على مجموعة بيانات Caltech.لتحقيق تحسينات إضافية من خلال المزيد والبيانات الأفضل، نقدم CityPersons، وهو مجموعة جديدة من شروط الشخص تم إضافتها إلى مجموعة بيانات Cityscapes. يتيح تنوع CityPersons لنا للمرة الأولى تدريب نموذج واحد لشبكة CNN يمكنه التعميم بشكل جيد عبر العديد من المعايير. علاوة على ذلك، باستخدام CityPersons في التدريب الإضافي، نحصل على أفضل النتائج باستخدام Faster R-CNN على مجموعة بيانات Caltech، مع تحسين خاص في الحالات الأكثر صعوبة (الإغلاق الكثيف والحجم الصغير) وتوفير دقة تحديد موقع أعلى.


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