Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 10 September, 2024; originally announced September 2024. , Journal ref: 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2024), Yokohama, Japan, pp. 1-10
توضیحات به فارسی
ارسال شده 10 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، مجله Ref: 2024 کنفرانس مشترک بین المللی شبکه های عصبی (IJCNN 2024) ، یوکوهاما ، ژاپن ، صص 1-10
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 this work, we apply state-of-the-art self-supervised learning techniques on a large dataset of seafloor imagery, \textit{BenthicNet}, and study their performance for a complex hierarchical multi-label (HML) classification downstream task. In particular, we demonstrate the capacity to conduct HML training in scenarios where there exist multiple levels of missing annotation information, an important scenario for handling heterogeneous real-world data collected by multiple research groups with differing data collection protocols. We find that, when using smaller one-hot image label datasets typical of local or regional scale benthic science projects, models pre-trained with self-supervision on a larger collection of in-domain benthic data outperform models pre-trained on ImageNet. In the HML setting, we find the model can attain a deeper and more precise classification if it is pre-trained with self-supervision on in-domain data. We hope this work can establish a benchmark for future models in the field of automated underwater image annotation tasks and can guide work in other domains with hierarchical annotations of mixed resolution.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این کار ، ما از تکنیک های پیشرفته یادگیری خودکارد شده در یک مجموعه داده بزرگ از تصاویر کف دریا ، \ textit {benthicnet} استفاده می کنیم و عملکرد آنها را برای یک طبقه بندی چند برچسب سلسله مراتبی پیچیده (HML) طبقه بندی کار در پایین دست بررسی می کنیم.به طور خاص ، ما ظرفیت انجام آموزش HML را در سناریوها نشان می دهیم که در آن چندین سطح از اطلاعات حاشیه نویسی مفقود وجود دارد ، یک سناریوی مهم برای رسیدگی به داده های ناهمگن در دنیای واقعی جمع آوری شده توسط گروه های تحقیقاتی متعدد با پروتکل های مختلف جمع آوری داده ها.ما می دانیم که ، هنگام استفاده از مجموعه داده های برچسب تصویر یک داغ کوچکتر که نمونه ای از پروژه های علمی علمی در مقیاس محلی یا منطقه ای است ، مدل هایی از قبل با خودآزمایی در مجموعه ای بزرگتر از داده های بنتیکی درون دامنه از مدل های پیش فرض در Imagenet استفاده می کنند.در تنظیمات HML ، ما می بینیم که اگر با خودآوری در داده های دامنه از قبل آموزش دیده باشد ، می تواند طبقه بندی عمیق تر و دقیق تری بدست آورد.ما امیدواریم که این کار بتواند معیار مدل های آینده را در زمینه وظایف حاشیه نویسی تصویر زیر آب در زیر آب ایجاد کند و می تواند کار خود را در سایر حوزه ها با حاشیه نویسی سلسله مراتبی با وضوح مختلط راهنمایی 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.
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
