HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التعلم غير المنظور لإطارات الكائنات من خلال تسمية الصور الكثيفة المتكافئة

James Thewlis; Hakan Bilen; Andrea Vedaldi

الملخص

من بين التحديات الرئيسية في الإدراك البصري استخراج نماذج مجردة للأجسام ثلاثية الأبعاد وأصناف الأجسام من القياسات البصرية، والتي تتأثر بعوامل مزعجة معقدة مثل الزاوية البصرية، والاخفاء، والحركة، والتشوهات. انطلاقًا من فكرة العامل الزاوي الحديثة (viewpoint factorization)، نقترح نهجًا جديدًا يمكنه، عند توفر عدد كبير من صور الجسم وبلا أي إشراف آخر، استخراج إطار تنسيقي مركز على الجسم بكثافة. هذا الإطار التنسيقي ثابت أمام تشوهات الصور ويأتي مع شبكة عصبية ملصقة بكثافة ومكافئة يمكنها رسم خرائط بين نقاط الصورة وتنسيقها المقابل في الجسم. نوضح قابلية تطبيق هذه الطريقة على أجسام بسيطة ذات مفاصل وأجسام قابلة للتشوه مثل وجوه البشر، حيث يتم تعلم التضمينات من تحولات اصطناعية عشوائية أو مطابقات التدفق الضوئي، وكل ذلك دون أي إشراف يدوي.


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
التعلم غير المنظور لإطارات الكائنات من خلال تسمية الصور الكثيفة المتكافئة | مستندات | HyperAI