HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

حقول عشوائية مكانيّة زمنية عميقة للفصل الفيديو بكفاءة

Siddhartha Chandra Camille Couprie Iasonas Kokkinos

الملخص

في هذا العمل، نقدم طريقة فعالة من حيث الوقت والذاكرة للتنبؤ الهيكلي تربط قرارات الخلايا العصبية عبر الفضاء والزمان. نوضح أننا قادرون على إجراء استدلال دقيق وكفء على رسم بياني كثيف الاتصالات في المجال المكاني-الزماني من خلال الاستفادة من التطورات الحديثة في الشبكات العصبية العميقة لحقول العشوائية الشرطية الجاوسية (GCRFs). طرقنا التي تُعرف بـ VideoGCRF هي (أ) فعالة، (ب) لها حد أدنى عالمي فريد، و(ج) يمكن تدريبها بشكل شامل إلى جانب الشبكات العصبية العميقة المعاصرة لفهم الفيديو. نجري تجارب مع أنماط اتصال متعددة في المجال الزماني، ونقدم تحسينات تجريبية على خطوط الأساس القوية في مهام تقسيم الفيديو سواءً كان تقسيمه معنويًا أو حسب النماذج.


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