HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

VT-ADL: شبكة ترانسفورمر البصري للكشف عن الشذوذ في الصور والتحديد المكاني

Pankaj Mishra Riccardo Verk Daniele Fornasier Claudio Piciarelli Gian Luca Foresti

الملخص

نقدّم شبكة للكشف عن الشذوذ في الصور وتحديد موضعه تعتمد على نموذج الترانسفورمر. يتكوّن النموذج المقترح من مزيج بين نهج الاستعادة وتمثيل القطع (patch embedding). ويساعد استخدام شبكات الترانسفورمر على الحفاظ على المعلومات المكانية للقطع المُدمجة، والتي تُعالج لاحقًا بواسطة شبكة كثافة توزيع مزيج غاوسي (Gaussian mixture density network) لتحديد المناطق الشاذة. بالإضافة إلى ذلك، نُطلق أيضًا مجموعة بيانات BTAD، وهي مجموعة بيانات واقعية صناعية للشذوذ. وتمت مقارنة نتائجنا مع خوارزميات حديثة أخرى باستخدام مجموعات بيانات متاحة للعامة مثل MNIST وMVTec.


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