HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

ARTEMIS: استرجاع مبني على الانتباه مع مطابقة نصية صريحة وتشابه ضمني

Ginger Delmas Rafael Sampaio de Rezende Gabriela Csurka Diane Larlus

الملخص

طريقة بديهية للبحث عن الصور هي استخدام استعلامات مكوّنة من صورة مثال ونص مكمل. في حين أن الصورة الأولى توفر سياقًا غنيًا وضمنيًا للبحث، فإن النص الأخير يحدد بشكل صريح سمات جديدة، أو يحدد كيفية تغيير بعض عناصر الصورة المثال لاسترجاع الصورة المستهدفة. تُستخدم في النهج الحالية عادةً تجميع الميزات الخاصة بكل عنصر من عناصر الاستعلام في تمثيل واحد، يمكن حينها مقارنته بتمثيلات الصور المحتملة المستهدفة. يهدف عملنا إلى إضفاء إضاءة جديدة على هذه المهمة من خلال النظر إليها من خلال إطارين مألوفين ومرتبطين: استرجاع الصور من النص، واسترجاع الصور من صورة أخرى. مستلهمين من هذين الإطارين، نستفيد من العلاقة الخاصة التي يمتلكها كل عنصر من عناصر الاستعلام مع الصورة المستهدفة، ونُطوّر آليات انتباه خفيفة الوزن تتيح التوفيق بين النوعين المتكاملين من البيانات. ونختبر منهجنا على عدة معايير استرجاع، باستخدام صورًا ونصوص مُعدّلة حرة مرتبطة بها. ويحقق منهجنا نتائج من الدرجة الأولى دون اللجوء إلى معلومات جانبية، أو ميزات متعددة المستويات، أو تدريب مسبق ثقيل، أو بنى معقدة، كما كان الحال في الدراسات السابقة.


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