HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Global2Local: بحث فعّال في البنية لتقسيم الحركات في الفيديو

Shang-Hua Gao Qi Han Zhong-Yu Li Pai Peng Liang Wang Ming-Ming Cheng

الملخص

تلعب الحقول المستقبلية الزمنية للنماذج دورًا مهمًا في تقسيم الحركات. تُسهِّل الحقول المستقبلية الكبيرة العلاقات طويلة المدى بين المقاطع المرئية، في حين تساعد الحقول المستقبلية الصغيرة على التقاط التفاصيل المحلية. تعتمد الطرق الحالية على بناء النماذج باستخدام حقول مستقبلية مصممة يدويًا في الطبقات. هل يمكننا البحث بشكل فعّال عن توليفات حقول مستقبلية لاستبدال الأنماط المُصممة يدويًا؟ للإجابة على هذا السؤال، نقترح البحث عن توليفات أفضل للحقول المستقبلية من خلال خطة بحث من الشامل إلى المحلي. تعتمد خطة البحث هذه على البحث الشامل للعثور على توليفات خشنة ممكنة، غير محدودة بالأنماط المُصممة يدويًا، ثم تُستخدم عملية بحث محلية لتحسين أنماط الحقول المستقبلية المُحسّنة. وباستخدام خطة البحث الشاملة إلى المحلية، يمكن دمجها بسهولة في الطرق الحالية لتقسيم الحركات لتحقيق أداءً من الدرجة الأولى في المجال.


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
Global2Local: بحث فعّال في البنية لتقسيم الحركات في الفيديو | مستندات | HyperAI