HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

المقارنة بين التكرارات الزمنية البسيطة والمعقدة لتنبؤ البارزة في الفيديو

Panagiotis Linardos; Eva Mohedano; Juan Jose Nieto; Noel E. O'Connor; Xavier Giro-i-Nieto; Kevin McGuinness

الملخص

يقوم هذا البحث بدراسة تعديل معمارية شبكة عصبية موجودة لتنبؤ الثبات البارز باستخدام نوعين من التكرارات التي تدمج المعلومات من المجال الزمني. التعديل الأول هو إضافة ConvLSTM داخل المعمارية، بينما الثاني هو متوسط متحرك أسي بسيط لمجموعة دوامة داخلية (Exponential Moving Average of an Internal Convolutional State). نستخدم الأوزان المدربة مسبقًا على مجموعة بيانات SALICON ونقوم بضبط نموذجنا النهائي على مجموعة بيانات DHF1K. تظهر نتائجنا أن كلا التعديلين يحققان أفضل النتائج الحالية ويُنتجان خرائط بارزة مشابهة. يمكن الحصول على الكود المصدر من https://git.io/fjPiB.


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
المقارنة بين التكرارات الزمنية البسيطة والمعقدة لتنبؤ البارزة في الفيديو | مستندات | HyperAI