ترجمه فارسی مقاله تعمیم دامنه مقاوم برای تشخیص شیء چندوجهی
| عنوان مقاله به انگلیسی | Robust Domain Generalization for Multi-modal Object Recognition |
| عنوان مقاله به فارسی | تعمیم دامنه مقاوم برای تشخیص شیء چندوجهی |
| نویسندگان | Yuxin Qiao, Keqin Li, Junhong Lin, Rong Wei, Chufeng Jiang, Yang Luo, Haoyu Yang |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 6 |
| دسته بندی موضوعات | Computer Vision and Pattern Recognition,Artificial Intelligence,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , هوش مصنوعی , |
| توضیحات | Submitted 11 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 6 pages, 2 figures. This is a preprint version of the article. The final version will be published in the proceedings of the IEEE conference |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده در 11 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 6 صفحه ، 2 شکل.این یک نسخه پیش نویس مقاله است.نسخه نهایی در مجموعه مقالات کنفرانس IEEE منتشر می شود |
قیمت: 19,000 تومان
سفارش
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش میدهید.
قیمت: 240,000 تومان
زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری
📚 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
In multi-label classification, machine learning encounters the challenge of domain generalization when handling tasks with distributions differing from the training data. Existing approaches primarily focus on vision object recognition and neglect the integration of natural language. Recent advancements in vision-language pre-training leverage supervision from extensive visual-language pairs, enabling learning across diverse domains and enhancing recognition in multi-modal scenarios. However, these approaches face limitations in loss function utilization, generality across backbones, and class-aware visual fusion. This paper proposes solutions to these limitations by inferring the actual loss, broadening evaluations to larger vision-language backbones, and introducing Mixup-CLIPood, which incorporates a novel mix-up loss for enhanced class-aware visual fusion. Our method demonstrates superior performance in domain generalization across multiple datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در طبقه بندی چند برچسب ، یادگیری ماشین هنگام انجام وظایف با توزیع های متفاوت از داده های آموزش ، با چالش تعمیم دامنه روبرو می شود.رویکردهای موجود در درجه اول بر شناخت شیء بینایی متمرکز شده و از ادغام زبان طبیعی غفلت می کنند.پیشرفت های اخیر در نظارت بر اهرم قبل از آموزش چشم انداز از جفت های گسترده به زبان بصری ، امکان یادگیری در حوزه های متنوع و تقویت شناخت در سناریوهای چند منظوره.با این حال ، این رویکردها با محدودیت در استفاده از عملکرد از دست دادن ، کلی بودن در ستون فقرات و همجوشی بصری آگاه کلاس روبرو هستند.در این مقاله با استنباط از دست دادن واقعی ، گسترش ارزیابی به ستون فقرات بزرگتر به زبان و معرفی مخلوط کردن مخلوط ، راه حل هایی برای این محدودیت ها ارائه می دهد ، که شامل یک از دست دادن مخلوط جدید برای همجوشی بصری پیشرفته کلاس است.روش ما عملکرد برتر در تعمیم دامنه در چندین مجموعه داده را نشان می دهد.📚 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.