HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

R-CNN للرسوم البيانية لتكوين الرسم البياني للمشهد

Jianwei Yang extsuperscript1 extsuperscript* Jiasen Lu extsuperscript1 extsuperscript* Stefan Lee extsuperscript1 Dhruv Batra extsuperscript1,2 Devi Parikh extsuperscript1,2

الملخص

نقترح نموذجًا جديدًا لتوليد الرسم البياني للمناظر يُعرف بـ Graph R-CNN، وهو فعال وكفؤ في اكتشاف الأشياء وعلاقاتها في الصور. يتضمن نموذجنا شبكة اقتراح العلاقات (RePN) التي تتعامل بكفاءة مع العدد التربيعي من العلاقات المحتملة بين الأشياء في صورة. كما نقترح شبكة تلافيفية بيانية موجهة بالانتباه (aGCN) التي تلتقط بشكل فعال المعلومات السياقية بين الأشياء والعلاقات. وأخيرًا، نقدم مقياس تقييم جديد أكثر شمولية وواقعية من المقاييس الموجودة حاليًا. نبلغ عن أداء رائد في توليد الرسم البياني للمناظر، كما تم تقييمه باستخدام المقاييس الموجودة والمقترحة من قبلنا.


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
R-CNN للرسوم البيانية لتكوين الرسم البياني للمشهد | مستندات | HyperAI