ترجمه فارسی مقاله پیش‌آموزشی با نظارت ضعیف و تنظیم دقیق با نظارت چند حاشیه‌نویس برای تشخیص چین و چروک صورت

چکیده

1. Research question: With the growing interest in skin diseases and skin aesthetics, the ability to predict facial wrinkles is becoming increasingly important. This study aims to evaluate whether a computational model, convolutional neural networks (CNN), can be trained for automated facial wrinkle segmentation. 2. Findings: Our study presents an effective technique for integrating data from multiple annotators and illustrates that transfer learning can enhance performance, resulting in dependable segmentation of facial wrinkles. 3. Meaning: This approach automates intricate and time-consuming tasks of wrinkle analysis with a deep learning framework. It could be used to facilitate skin treatments and diagnostics.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

1. سؤال تحقیق: با توجه به علاقه فزاینده به بیماری های پوستی و زیبایی شناسی پوست ، توانایی پیش بینی چین و چروک صورت به طور فزاینده ای اهمیت می یابد.این مطالعه با هدف ارزیابی اینکه آیا یک مدل محاسباتی ، شبکه های عصبی حلقوی (CNN) ، می تواند برای تقسیم بندی خودکار چین و چروک صورت آموزش داده شود.2. یافته ها: مطالعه ما یک تکنیک مؤثر برای ادغام داده ها از چندین حاشیه نویسی ارائه می دهد و نشان می دهد که یادگیری انتقال می تواند عملکرد را افزایش دهد ، و در نتیجه تقسیم بندی قابل اعتماد از چین و چروک صورت است.معنی: این رویکرد وظایف پیچیده و وقت گیر تجزیه و تحلیل چین و چروک را با یک چارچوب یادگیری عمیق خودکار می کند.این می تواند برای تسهیل در مورد درمان های پوستی و تشخیص استفاده شود.