HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

من مسارين إلى مسار واحد: تتبع كفء للصور الملونة والحرارية عبر التعلم المتبادل وتقطير المعرفة

Zhang, Yuan Li, Yuhong Xiao, Ying Li, Xiaodong Zhang, Zhaowei

الملخص

بسبب الطبيعة التكاملية للضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء الحرارية، حظيت متابعة الأهداف بناءً على دمج صور الضوء المرئي وصور الأشعة تحت الحمراء (والتي تُعرف بمتابعة RGB-T) باهتمام متزايد من الباحثين في السنوات الأخيرة. كيف يمكن تحقيق دمج أكثر شمولًا للمعلومات من هذين النمطين بتكلفة أقل هو مشكلة يسعى الباحثون لاستكشافها. مستوحى من تعلم الإشارات المرئية، صممنا معمارية تتبع RGB-T ثنائية التيار جديدة تعتمد على تعلم الإشارات المتبادلة بين النمطين، واستخدمنا هذا النموذج كنموذج معلم لقيادة نموذج طالب أحادي التيار لتحقيق التعلم السريع عبر تقنيات تقطير المعرفة. أظهرت التجارب الواسعة أن نموذج المعلم المصمم لدينا حقق أعلى معدل دقة مقارنة بتتبعات RGB-T المشابهة، بينما حقق نموذج الطالب، مع معدل دقة مparable إلى نموذج المعلم، سرعة استدلال تزيد عن ثلاثة أضعاف سرعة نموذج المعلم. (سيكون الرمز متاحًا إذا تم قبول البحث.)


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