ترجمه فارسی مقاله تناظر خشن، درک فضازمان سه‌بعدی را در مدل زبانی چندوجهی ایجاد می‌کند

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Coarse Correspondence Elicit 3D Spacetime Understanding in Multimodal Language Model
عنوان مقاله به فارسی تناظر خشن، درک فضازمان سه‌بعدی را در مدل زبانی چندوجهی ایجاد می‌کند
نویسندگان Benlin Liu, Yuhao Dong, Yiqin Wang, Yongming Rao, Yansong Tang, Wei-Chiu Ma, Ranjay Krishna
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 16
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 1 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: project page: https://coarse-correspondence.github.io
توضیحات به فارسی ارسال شده در 1 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: صفحه پروژه: https://coarse-correspondence.github.io

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 640,000 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.

🎯 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

Multimodal language models (MLLMs) are increasingly being implemented in real-world environments, necessitating their ability to interpret 3D spaces and comprehend temporal dynamics. Despite their potential, current top models within our community still fall short in adequately understanding spatial and temporal dimensions. We introduce Coarse Correspondence, a simple, training-free, effective, and general-purpose visual prompting method to elicit 3D and temporal understanding in multimodal LLMs. Our method uses a lightweight tracking model to find object correspondences between frames in a video or between sets of image viewpoints. It selects the most frequent object instances and visualizes them with markers with unique IDs in the image. With this simple approach, we achieve state-of-the-art results on 3D understanding benchmarks including ScanQA (+20.5%) and a subset of OpenEQA (+9.7%), and on long-form video benchmarks such as EgoSchema (+6.0%). We also curate a small diagnostic dataset to evaluate whether MLLMs can reason about space from a described viewpoint other than the camera viewpoint. Again, Coarse Correspondence improves spatial perspective-taking abilities but we highlight that MLLMs struggle with this task. Together, we demonstrate that our simple prompting method can significantly aid downstream tasks that require 3D or temporal reasoning.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مدل های زبان چند حالته (MLLMS) به طور فزاینده ای در محیط های دنیای واقعی اجرا می شوند و به توانایی آنها در تفسیر فضاهای سه بعدی و درک پویایی زمانی نیاز دارند.علیرغم پتانسیل های آنها ، مدل های برتر فعلی در جامعه ما هنوز در درک کافی ابعاد مکانی و زمانی کم می شوند.ما مکاتبات درشت ، یک روش ساده ، بدون آموزش ، مؤثر و با هدف کلی را برای استخراج درک سه بعدی و زمانی در LLM های چند مدلی معرفی می کنیم.روش ما از یک مدل ردیابی سبک برای یافتن مکاتبات شیء بین فریم ها در یک فیلم یا بین مجموعه دیدگاه های تصویر استفاده می کند.این متداول ترین نمونه های شیء را انتخاب می کند و آنها را با نشانگرهایی با شناسه های منحصر به فرد در تصویر تجسم می کند.با این رویکرد ساده ، ما به نتایج پیشرفته در معیارهای درک سه بعدی از جمله ScanQA (5/20 ٪) و یک زیر مجموعه از Openeqa (0.9 ٪) و در معیارهای ویدیویی با فرم بلند مانند Egoschema (به دست می آوریم (+6.0 ٪).ما همچنین یک مجموعه داده تشخیصی کوچک را برای ارزیابی اینکه آیا MLLMS می تواند در مورد فضا از دیدگاه توصیف شده غیر از دیدگاه دوربین استدلال کند ، ارائه می دهیم.باز هم ، مکاتبات درشت توانایی های مکمل مکانی را بهبود می بخشد ، اما ما برجسته می کنیم که MLLMS با این کار مبارزه می کند.با هم ، ما نشان می دهیم که روش ساده سریع ما می تواند به کارهای پایین دست که به استدلال سه بعدی یا زمانی نیاز دارند ، کمک کند.

📚 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.

🎯 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.