HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

التعلم المرتَّب وتطبيقاته في تقدير العمر

{Chang-Su Kim Young-Yoon Lee Nyeong-Ho Shin Kyungsun Lim}

التعلم المرتَّب وتطبيقاته في تقدير العمر

الملخص

نُقترحُ تعلُّم الترتيب لتحديد رسم الترتيب للطبقات، والذي يُمثّل الترتيبات أو الأولويات، وتصنيف مثيل كائن ما إلى إحدى هذه الطبقات. ولتحقيق ذلك، نصمم مُقارِنًا زوجيًا لتصنيف العلاقة بين مثيلين إلى أحد الحالات الثلاث: يكون مثيل واحد "أكبر من"، أو "مشابهًا ل"، أو "أصغر من" الآخر. ثم، من خلال مقارنة المثيل المدخل مع مثيلات مرجعية، وتحقيق أقصى قدر من الاتساق بين نتائج المقارنات، يمكن تقدير طبقة المثيل المدخل بشكل موثوق. ونطبّق تعلّم الترتيب لتطوير مُقدِّر للعمر الوجهي، والذي يُقدّم أداءً متقدمًا على مستوى الحداثة. علاوة على ذلك، يتحسّن الأداء بشكل أكبر عند تقسيم رسم الترتيب إلى سلاسل متقاطعة باستخدام معلومات الجنس والمجموعة العرقية، أو حتى بطريقة غير مراقبة.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
age-estimation-on-morph-album2-caucasianOL
MAE: 2.41

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
التعلم المرتَّب وتطبيقاته في تقدير العمر | الأوراق البحثية | HyperAI