Computer Vision and Pattern Recognition,Artificial Intelligence,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , هوش مصنوعی ,
توضیحات
Submitted 23 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: This paper is an accepted extended abstract to the LatinX workshop at ICCV 2023. This was uploaded a year late
توضیحات به فارسی
ارسال شده 23 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024. ، نظرات: این مقاله یک چکیده گسترده پذیرفته شده برای کارگاه لاتینکس در ICCV 2023 است. این یک سال دیر بار بارگذاری شد
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
This paper presents preliminary work on a novel connection between certified robustness in machine learning and the modeling of 3D objects. We highlight an intriguing link between the Maximal Certified Radius (MCR) of a classifier representing a space's occupancy and the space's Signed Distance Function (SDF). Leveraging this relationship, we propose to use the certification method of randomized smoothing (RS) to compute SDFs. Since RS' high computational cost prevents its practical usage as a way to compute SDFs, we propose an algorithm to efficiently run RS in low-dimensional applications, such as 3D space, by expressing RS' fundamental operations as Gaussian smoothing on pre-computed voxel grids. Our approach offers an innovative and practical tool to compute SDFs, validated through proof-of-concept experiments in novel view synthesis. This paper bridges two previously disparate areas of machine learning, opening new avenues for further exploration and potential cross-domain advancements.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله کار اولیه در مورد ارتباط جدید بین استحکام معتبر در یادگیری ماشین و مدل سازی اشیاء سه بعدی ارائه شده است.ما یک پیوند جذاب بین شعاع حداکثر مجاز (MCR) یک طبقه بندی کننده را نشان می دهیم که نمایانگر اشغال یک فضا و عملکرد فاصله امضا شده فضا (SDF) است.با استفاده از این رابطه ، ما پیشنهاد می کنیم از روش صدور گواهینامه هموار سازی تصادفی (RS) برای محاسبه SDF استفاده کنیم.از آنجا که هزینه محاسباتی بالا RS از استفاده عملی خود به عنوان راهی برای محاسبه SDF جلوگیری می کند ، ما یک الگوریتم را برای اجرای کارآمد RS در برنامه های کم بعدی ، مانند فضای سه بعدی ، با بیان عملیات اساسی RS به عنوان صاف کردن گاوسی در وکسل از پیش تولید شده پیشنهاد می کنیم.شبکه هارویکرد ما ابزاری نوآورانه و عملی برای محاسبه SDF ها ارائه می دهد ، که از طریق آزمایش های اثبات مفهوم در سنتز نمای جدید تأیید می شود.این مقاله دو بخش قبلاً متفاوت از یادگیری ماشین را نشان می دهد و راه های جدیدی را برای اکتشافات بیشتر و پیشرفت های احتمالی دامنه متقابل باز می 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
