ترجمه فارسی مقاله متعامدسازی ویژگی بدون نظارت برای بازنمایی‌های تغییرناپذیر-تحریف یادگیری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Unsupervised Feature Orthogonalization for Learning Distortion-Invariant Representations
عنوان مقاله به فارسی متعامدسازی ویژگی بدون نظارت برای بازنمایی‌های تغییرناپذیر-تحریف یادگیری
نویسندگان Sebastian Doerrich, Francesco Di Salvo, Christian Ledig
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 18 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted at RROW@BMVC 2024 (Workshop on Robust Recognition in the Open World at the British Machine Vision Conference)
توضیحات به فارسی ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: پذیرفته شده در RROW@BMVC 2024 (کارگاه به رسمیت شناختن قوی در دنیای آزاد در کنفرانس بینایی ماشین بریتانیا)
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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

This study introduces unORANIC+, a novel method that integrates unsupervised feature orthogonalization with the ability of a Vision Transformer to capture both local and global relationships for improved robustness and generalizability. The streamlined architecture of unORANIC+ effectively separates anatomical and image-specific attributes, resulting in robust and unbiased latent representations that allow the model to demonstrate excellent performance across various medical image analysis tasks and diverse datasets. Extensive experimentation demonstrates unORANIC+'s reconstruction proficiency, corruption resilience, as well as capability to revise existing image distortions. Additionally, the model exhibits notable aptitude in downstream tasks such as disease classification and corruption detection. We confirm its adaptability to diverse datasets of varying image sources and sample sizes which positions the method as a promising algorithm for advanced medical image analysis, particularly in resource-constrained environments lacking large, tailored datasets. The source code is available at https://github.com/sdoerrich97/unoranic-plus .

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

این مطالعه Unoranic+، روشی جدید را معرفی می کند که ویژگی های غیر قابل نظارت را با توانایی یک ترانسفورماتور بینایی برای ضبط روابط محلی و جهانی برای بهبود استحکام و تعمیم پذیری ادغام می کند.معماری ساده از Unoranic+ به طور مؤثر ویژگی های آناتومیکی و خاص تصویر را از هم جدا می کند ، در نتیجه بازنمایی های نهفته قوی و بی طرفانه که به مدل امکان می دهد عملکرد عالی را در میان وظایف مختلف تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی و مجموعه داده های متنوع نشان دهد.آزمایش گسترده نشان دهنده مهارت بازسازی Unoranic+، انعطاف پذیری فساد و همچنین توانایی تجدید نظر در تحریف های موجود در تصویر است.علاوه بر این ، این مدل استعداد قابل توجهی را در کارهای پایین دست مانند طبقه بندی بیماری و تشخیص فساد نشان می دهد.ما سازگاری آن را با مجموعه داده های متنوع با منابع مختلف تصویر و اندازه نمونه ها تأیید می کنیم که این روش را به عنوان یک الگوریتم امیدوار کننده برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی پیشرفته ، به ویژه در محیط های دارای محدودیت منابع فاقد مجموعه داده های بزرگ و متناسب قرار می دهد.کد منبع در https://github.com/sdoerrich97/unoranic-plus در دسترس است.

📚 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.