HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

AAA: تجميع تكيفي لمسارات متعددة عبر الإنترنت غير منتظمة مع ضمان أداء نظري

Heon Song Daiki Suehiro Seiichi Uchida

الملخص

بالنسبة للتتبع البصري للأجسام، يُعدّ تحقيق متتبع آلي قوي وقائم على التحديث المباشر أمرًا صعبًا نظرًا للتغيرات الكبيرة في مظهر الهدف اعتمادًا على تسلسل الصور. تُقدّم هذه الورقة طريقة تتبع آليّة تقوم بجمع تلقائي لعدد غير محدود من المتتبعات المباشرة المختلفة. وضمان أداء الطريقة المقترحة نظريًا أن يكون مماثلًا لأداء أفضل متتبع في أي تسلسل صور، حتى وإن لم يكن أفضل متتبع معروفًا أثناء عملية التتبع. كما أظهرت الدراسة التجريبية على مجموعات بيانات معيارية ذات تباين كبير، بالإضافة إلى المتتبعات المجمعة، أن الطريقة المقترحة قادرة على تحقيق أداءً من الدرجة الأولى. يمكن الوصول إلى الكود من خلال الرابط: https://github.com/songheony/AAA-journal.


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