HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

النسيج الاجتماعي: تركيبات التوبلت للكشف عن العلاقات في الفيديو

Shuo Chen Zenglin Shi Pascal Mettes Cees G. M. Snoek

الملخص

يسعى هذا البحث إلى تصنيف وتحديد العلاقة بين أنابيب الأشياء التي تظهر داخل الفيديو كثلاثي <موضوع-فعل-كائن>. بينما تتعامل الدراسات السابقة مع اقتراحات الأشياء أو الأنابيب ككيانات منفردة وتقوم بنمذجة علاقاتها بشكل لاحق، نقترح تصنيف وتحديد الأفعال لزوجين من أنابيب الأشياء بشكل مسبق. كما نقترح "النسيج الاجتماعي" (Social Fabric): وهو تمثيل يعبر عن زوج من أنابيب الأشياء كتركيب للعناصر التفاعلية الأولية. يتم تعلم هذه العناصر الأولية على جميع العلاقات، مما يؤدي إلى تمثيل مضغوط قادر على تحديد وتصنيف العلاقات من مجموعة الأنابيب المشتركة للأجسام عبر جميع فترات الزمن في الفيديو. يمكّن هذا الترميز شبكتنا ذات المرحلتين. في المرحلة الأولى، ندرب النسيج الاجتماعي على اقتراح علاقات محتملة. وفي المرحلة الثانية، نستخدم النسيج الاجتماعي لضبط وتنبؤ تسميات الأفعال للأنابيب بشكل متزامن. تُظهر التجارب فائدة نمذجة العلاقات المبكرة في الفيديو، بالإضافة إلى ترميزنا وهندستنا ذات المرحلتين، مما أدى إلى تحقيق مستوى جديد من الدقة في معياريْن. كما نوضح كيف يمكن لهذا الترميز تمكين البحث عن العلاقات الزمانية والمكانية في الفيديو باستخدام أمثلة العناصر الأولية.الرمز: https://github.com/shanshuo/Social-Fabric.


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