HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

كDetector كفؤ وقابل للتكرار للكائنات باستخدام مجموعات بيانات عامة فقط

Tianhe Ren Jianwei Yang Shilong Liu Ailing Zeng Feng Li Hao Zhang Hongyang Li Zhaoyang Zeng Lei Zhang

الملخص

تقدم هذه الدراسة نموذج الكشف عن الكائنات Focal-Stable-DINO، وهو نموذج قوي وقابل للتكرار، ويحقق تقييمًا بنسبة 64.6 AP على مجموعة التحقق COCO val2017 و64.8 AP على مجموعة الاختبار COCO test-dev، باستخدام فقط 700 مليون معلمة دون الحاجة إلى أي تقنيات تعزيز في وقت الاختبار. يعتمد النموذج على دمج النموذج الأساسي القوي FocalNet-Huge مع كاشف Stable-DINO الفعّال. على عكس النماذج الحالية ذات الأداء الأفضل (SOTA) التي تعتمد على عدد كبير جدًا من المعلمات وتقنيات تدريب معقدة على بيانات خاصة على نطاق واسع أو بيانات مدمجة، يتم تدريب نموذجنا حصريًا على مجموعة بيانات متاحة للعامة تُسمى Objects365، مما يضمن قابلية إعادة إنتاج منهجنا.


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
كDetector كفؤ وقابل للتكرار للكائنات باستخدام مجموعات بيانات عامة فقط | مستندات | HyperAI