HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نقاط المفاتيح المجتمعية

Duncan Zauss Sven Kreiss Alexandre Alahi

الملخص

نقدم طريقة سريعة من الأسفل إلى الأعلى تكتشف بشكل مشترك أكثر من 100 نقطة مفتاحية (keypoints) على الأشخاص أو الأجسام، والتي تُعرف أيضًا بتقدير وضع الشخص/الجسم (human/object pose estimation). نقوم بنمذجة جميع النقاط المفتاحية التي تنتمي إلى شخص أو جسم -- الوضع -- كرسم بياني (graph) ونتيح الاستفادة من رؤى اكتشاف المجتمعات (community detection) لقياس استقلالية النقاط المفتاحية. نستخدم مقياس مركزية الرسم البياني (graph centrality measure) لتعيين أوزان التدريب لأجزاء مختلفة من الوضع. المقترح لدينا يقيس مدى ارتباط النقطة المفتاحية بجوارها. تظهر تجاربنا أن طرقنا تتفوق على جميع الطرق السابقة في تقدير وضع الإنسان مع نقاط مفتاحية دقيقة على الوجه واليدين والأقدام بإجمالي 133 نقطة مفتاحية. كما نوضح أن طريقتنا قابلة للتعميم على وضع السيارات.


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
نقاط المفاتيح المجتمعية | مستندات | HyperAI