اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله مطالعه تطبیقی ​​شبکه‌های مولد تخاصمی برای الگوریتم‌های تشخیص تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق و روش‌های سنتی

ترجمه فارسی مقاله مطالعه تطبیقی ​​شبکه‌های مولد تخاصمی برای الگوریتم‌های تشخیص تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق و روش‌های سنتی

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 A comparative study of generative adversarial networks for image recognition algorithms based on deep learning and traditional methods
عنوان مقاله به فارسی مطالعه تطبیقی ​​شبکه‌های مولد تخاصمی برای الگوریتم‌های تشخیص تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق و روش‌های سنتی
نویسندگان Yihao Zhong, Yijing Wei, Yingbin Liang, Xiqing Liu, Rongwei Ji, Yiru Cang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,Image and Video Processing,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , پردازش تصویر و فیلم ,
توضیحات Submitted 7 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 7 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

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.

🎯 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 paper, an image recognition algorithm based on the combination of deep learning and generative adversarial network (GAN) is studied, and compared with traditional image recognition methods. The purpose of this study is to evaluate the advantages and application prospects of deep learning technology, especially GAN, in the field of image recognition. Firstly, this paper reviews the basic principles and techniques of traditional image recognition methods, including the classical algorithms based on feature extraction such as SIFT, HOG and their combination with support vector machine (SVM), random forest, and other classifiers. Then, the working principle, network structure, and unique advantages of GAN in image generation and recognition are introduced. In order to verify the effectiveness of GAN in image recognition, a series of experiments are designed and carried out using multiple public image data sets for training and testing. The experimental results show that compared with traditional methods, GAN has excellent performance in processing complex images, recognition accuracy, and anti-noise ability. Specifically, Gans are better able to capture high-dimensional features and details of images, significantly improving recognition performance. In addition, Gans shows unique advantages in dealing with image noise, partial missing information, and generating high-quality images.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله ، یک الگوریتم تشخیص تصویر مبتنی بر ترکیبی از یادگیری عمیق و شبکه مخالف مولد (GAN) مورد بررسی قرار گرفته و با روش های تشخیص تصویر سنتی مقایسه می شود.هدف از این مطالعه ، ارزیابی مزایا و چشم اندازهای کاربردی فناوری یادگیری عمیق ، به ویژه گان ، در زمینه تشخیص تصویر است.در مرحله اول ، این مقاله به بررسی اصول و تکنیک های اساسی روشهای تشخیص تصویر سنتی ، از جمله الگوریتم های کلاسیک مبتنی بر استخراج ویژگی مانند SIFT ، گراز و ترکیب آنها با دستگاه بردار پشتیبانی (SVM) ، جنگل تصادفی و سایر طبقه بندی کننده ها می پردازد.سپس ، اصل کار ، ساختار شبکه و مزایای منحصر به فرد GAN در تولید و شناخت تصویر معرفی می شود.به منظور تأیید اثربخشی GAN در تشخیص تصویر ، مجموعه ای از آزمایشات با استفاده از چندین مجموعه داده تصویر عمومی برای آموزش و آزمایش طراحی و انجام می شود.نتایج تجربی نشان می دهد که در مقایسه با روشهای سنتی ، GAN عملکرد بسیار خوبی در پردازش تصاویر پیچیده ، دقت تشخیص و توانایی ضد نویز دارد.به طور خاص ، GAN ها بهتر قادر به ضبط ویژگی ها و جزئیات تصاویر با ابعاد بالا هستند و عملکرد تشخیص را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشند.علاوه بر این ، GANS مزایای منحصر به فردی در برخورد با سر و صدای تصویر ، اطلاعات جزئی از دست رفته و تولید تصاویر با کیفیت بالا 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.

🎯 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.