HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تتبع متعدد الكائنات عبر الإنترنت من خلال نموذج تعاوني قوي وتحديد العينات

Ming-Hsuan Yang Jongwoo Lim M.N.S. Swamy M. Omair Ahmad Mohamed A. Naiel

الملخص

شهد العقد الماضي تقدماً كبيراً في مجال الكشف عن الأجسام وتتبعها في الفيديوهات. في هذه الورقة، نقدم نموذجاً تعاونياً بين كاشف كائنات مُدرّب مسبقاً وعدد من متابعي الكائنات الفردية في الوقت الفعلي ضمن إطار التصفية الجسيمية. وفي كل إطار، نُنشئ ارتباطاً بين الكشفات والمتتبعات، ونُعامل كل منطقة مُكتشفة في الصورة كعينة رئيسية لتحديث مُباشر، إذا كانت مرتبطة بمُتتبع. ونُقدّم نموذجاً حركياً يدمج الكشفات المرتبطة بديناميكية الكائن. علاوة على ذلك، نُقترح خطة فعّالة لاختيار العينات لتحديث نموذج المظهر الخاص بكل مُتتبع. نستخدم نماذج مظهر تمييزية في دالة الاحتمال، ونماذج مظهر توليدية في عملية الربط بين البيانات. وأظهرت النتائج التجريبية أن المنهجية المقترحة تتفوق عادةً على أحدث الطرق المطروحة في المجال.


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