Computer Vision and Pattern Recognition,Information Retrieval,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , بازیابی اطلاعات , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 2 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 6 pages, 6 figures, To be presented at the 3rd Workshop on Uncertainty Quantification for Computer Vision, at the ECCV 2024 conference in Milan, Italy
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 2 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 6 صفحه ، 6 شکل ، که در 3 کارگاه در مورد کمیت عدم اطمینان برای دید رایانه ، در کنفرانس ECCV 2024 در میلان ، ایتالیا ارائه می شود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
We introduce the Evidential Transformer, an uncertainty-driven transformer model for improved and robust image retrieval. In this paper, we make several contributions to content-based image retrieval (CBIR). We incorporate probabilistic methods into image retrieval, achieving robust and reliable results, with evidential classification surpassing traditional training based on multiclass classification as a baseline for deep metric learning. Furthermore, we improve the state-of-the-art retrieval results on several datasets by leveraging the Global Context Vision Transformer (GC ViT) architecture. Our experimental results consistently demonstrate the reliability of our approach, setting a new benchmark in CBIR in all test settings on the Stanford Online Products (SOP) and CUB-200-2011 datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما ترانسفورماتور مشهود را معرفی می کنیم ، یک مدل ترانسفورماتور عدم قطعیت برای بازیابی تصویر بهبود یافته و قوی.در این مقاله ، ما در بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا (CBIR) چندین کمک می کنیم.ما روشهای احتمالی را در بازیابی تصویر قرار می دهیم ، و به نتایج قوی و قابل اعتماد دست می یابیم ، با طبقه بندی مشهود که از آموزش های سنتی بر اساس طبقه بندی چند طبقه به عنوان یک پایه برای یادگیری متریک عمیق پیشی می گیرد.علاوه بر این ، ما با استفاده از معماری جهانی Transformer Transformer Vision (GC VIT) نتایج بازیابی پیشرفته را در چندین مجموعه داده بهبود می بخشیم.نتایج تجربی ما به طور مداوم قابلیت اطمینان رویکرد ما را نشان می دهد ، و تعیین معیار جدید در CBIR در کلیه تنظیمات تست در مجموعه داده های آنلاین استنفورد (SOP) و Cub-200-2011.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
