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
Scaling laws dictate that the performance of AI models is proportional to the amount of available data. Data augmentation is a promising solution to expanding the dataset size. Traditional approaches focused on augmentation using rotation, translation, and resizing. Recent approaches use generative AI models to improve dataset diversity. However, the generative methods struggle with issues such as subject corruption and the introduction of irrelevant artifacts. In this paper, we propose the Automated Generative Data Augmentation (AGA). The framework combines the utility of large language models (LLMs), diffusion models, and segmentation models to augment data. AGA preserves foreground authenticity while ensuring background diversity. Specific contributions include: i) segment and superclass based object extraction, ii) prompt diversity with combinatorial complexity using prompt decomposition, and iii) affine subject manipulation. We evaluate AGA against state-of-the-art (SOTA) techniques on three representative datasets, ImageNet, CUB, and iWildCam. The experimental evaluation demonstrates an accuracy improvement of 15.6% and 23.5% for in and out-of-distribution data compared to baseline models, respectively. There is also a 64.3% improvement in SIC score compared to the baselines.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مقیاس بندی قوانین حاکی از آن است که عملکرد مدل های AI متناسب با میزان داده های موجود است.تقویت داده ها یک راه حل امیدوارکننده برای گسترش اندازه مجموعه داده ها است.رویکردهای سنتی با استفاده از چرخش ، ترجمه و تغییر اندازه در تقویت متمرکز شده است.رویکردهای اخیر از مدل های AI تولیدی برای بهبود تنوع مجموعه داده استفاده می کنند.با این حال ، روش های تولیدی با موضوعاتی مانند فساد موضوع و معرفی آثار باستانی بی ربط مبارزه می کنند.در این مقاله ، ما افزایش خودکار داده های تولیدی (AGA) را پیشنهاد می کنیم.این چارچوب ترکیبی از ابزار مدل های بزرگ زبان (LLM) ، مدل های انتشار و مدل های تقسیم بندی برای افزایش داده ها است.AGA ضمن اطمینان از تنوع پیش زمینه ، اصالت پیش زمینه را حفظ می کند.مشارکتهای خاص عبارتند از: i) بخش و استخراج شیء مبتنی بر ابر کلاس ، ب) تنوع سریع با پیچیدگی ترکیبی با استفاده از تجزیه سریع ، و III) دستکاری موضوع را به هم می زند.ما AGA را در برابر تکنیک های پیشرفته (SOTA) در سه مجموعه داده نماینده ، Imagenet ، Cub و Iwildcam ارزیابی می کنیم.ارزیابی تجربی نشان دهنده بهبود دقت 15.6 ٪ و 23.5 ٪ برای داده های IN و خارج از توزیع در مقایسه با مدل های پایه است.همچنین در نمره SIC در مقایسه با خط مقدم ، 64.3 ٪ پیشرفت در نمره SIC وجود دارد.
📚 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
