HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

MuTr: محول متعدد المراحل لتقدير وضعية اليد من صورة عمق مشهد كامل

Marek Hrúz Jakub Straka Matyáš Boháček Zdeněk Krňoul Ivan Gruber Jakub Kanis

الملخص

تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة تعتمد على المحولات (Transformer) لتقدير وضعية اليد، وهي تُسمى DePOTR. تم اختبار أداء DePOTR على أربع مجموعات بيانات معيارية، حيث تفوقت DePOTR على الطرق الأخرى القائمة على المحولات، مع تحقيق نتائج توازي نتائج الطرق الرائدة الأخرى في المجال. ولإظهار قوة DePOTR بشكل أوضح، نقترح منهجًا جديدًا متعدد المراحل يستند إلى صور عمق كاملة المشهد، يُسمى MuTr. يُزيل هذا المنهج الحاجة إلى استخدام نموذجين مختلفين في سلسلة معالجة تقدير وضعية اليد — أحدهما لتحديد موقع اليد، والآخر لتقدير وضعية اليد — مع الحفاظ على نتائج واعدة. وبمعرفتنا، يُعد هذا أول محاولة ناجحة في استخدام نفس البنية المعمارية للنموذج في كلا البيئتين: الوضع القياسي ووضع صور المشهد الكامل، مع تحقيق نتائج تنافسية في كليهما. على مجموعة بيانات NYU، بلغت دقة DePOTR وMuTr 7.85 مم و8.71 مم على التوالي.


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