HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

المحاذاة غير المقيدة للوجه من خلال التعلم التجميعي المتسلسل

Chen-Change Loy Xiaoou Tang Shizhan Zhu Cheng Li

الملخص

نقدّم نهجًا عمليًا لحل مشكلة محاذاة الوجه دون قيود في صورة واحدة. في مشكلتنا غير المحدودة، نحتاج إلى التعامل مع تغيرات كبيرة في الشكل والملامح تحت زوايا رأس متطرفة والتغيرات الكبيرة في الشكل. لتمكين مُعدّلات متسلسلة من التعامل مع التغيرات الشكلية الشاملة والعلاقة غير المنتظمة بين المظهر والشكل في السياق غير المحدود، قمنا بتقسيم فضاء التحسين إلى عدة مجالات ذات انحدار متجانس، ونقدّر الشكل كتركيب لتقديرات من معدّلات متخصصة متعددة لكل مجال. وبفضل هدف تعلّم مُصاغ بشكل خاص ووظيفة تقسيم شجرية مبتكرة، يصبح هذا النهج قادرًا على تقدير تركيبة قوية ومعنوية. وبالإضافة إلى تحقيق دقة متفوقة مقارنة بالطرق الحالية، فإن إطارنا يُعدّ أيضًا حلًا فعّالًا (350 إطارًا في الثانية)، وذلك بفضل آلية استبعاد المجالات أثناء التنفيذ، وقدرة الاستفادة من ميزات البكسل السريعة.


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