Command Palette
Search for a command to run...
Fusion-GCN: التعرف على الأنشطة متعددة الوسائط باستخدام شبكات الت➡ convolesion الرسمية
注：在阿拉伯语中，“Graph Convolutional Networks” 通常翻译为 “شبكات الت".
然而，更准确的翻译应该是：
Fusion-GCN: التعرف على الأنشطة متعددة الوسائط باستخدام شبكات التجميع الرسمية
这里“التجميع الرسمية”是“图卷积网络”的准确翻译。
Fusion-GCN: التعرف على الأنشطة متعددة الوسائط باستخدام شبكات الت➡ convolesion الرسمية 注：在阿拉伯语中，“Graph Convolutional Networks” 通常翻译为 “شبكات الت". 然而，更准确的翻译应该是： Fusion-GCN: التعرف على الأنشطة متعددة الوسائط باستخدام شبكات التجميع الرسمية 这里“التجميع الرسمية”是“图卷积网络”的准确翻译。
Michael Duhme, Raphael Memmesheimer, Dietrich Paulus
الملخص
في هذا البحث، نقدم Fusion-GCN، وهي طريقة لتمييز الأنشطة متعددة الوسائط باستخدام شبكات التلافيف الرسمية (Graph Convolutional Networks - GCNs). أسفرت طرق تمييز الأنشطة المستندة إلى شبكات GCN مؤخرًا عن أداء رائد في مجال تمييز الأنشطة القائمة على الهيكل العظمي. بفضل Fusion-GCN، نقترح دمج أنواع مختلفة من بيانات الحساسات في رسم بياني يتم تدريبه باستخدام نموذج شبكة GCN لتمييز الأنشطة متعددة الوسائط. يتم إدخال قياسات الحساسات الإضافية في تمثيل الرسم البياني، إما على البُعد القناة (بإضافة خصائص عقد جديدة) أو البُعد المكاني (بإضافة عقد جديدة). تم تقييم Fusion-GCN على مجموعتين من البيانات متاحتين للعامة، وهما مجموعة بيانات UTD-MHAD ومجموعة بيانات MMACT، وأظهرت قدرتها على دمج سلاسل الصور الملونة (RGB)، القياسات القصور الذاتي والهيكل العظمي بشكل مرنة. حققت طريقتنا نتائج مقارنة بمجموعة بيانات UTD-MHAD وحسنت النتيجة الأساسية لمجموعة بيانات MMACT الكبيرة بمعدل يبلغ حتى 12.37% (F1-Measure) من خلال دمج تقديرات الهيكل العظمي وقياسات العجلometers (Accelerometer).