Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,Robotics,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , روباتیک ,
توضیحات
Submitted 5 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 18 pages, 5 figures, ECCV Workshops , Journal ref: European Conference on Computer Vision (ECCV) Workshops, Milan, Italy 2024
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 5 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 18 صفحه ، 5 شکل ، کارگاه های ECCV ، مجله Ref: کنفرانس اروپایی دیدگاه رایانه (ECCV) ، میلان ، ایتالیا 2024
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
Enabled by large annotated datasets, tracking and segmentation of objects in videos has made remarkable progress in recent years. Despite these advancements, algorithms still struggle under degraded conditions and during fast movements. Event cameras are novel sensors with high temporal resolution and high dynamic range that offer promising advantages to address these challenges. However, annotated data for developing learning-based mask-level tracking algorithms with events is not available. To this end, we introduce: ($i$) a new task termed \emph{space-time instance segmentation}, similar to video instance segmentation, whose goal is to segment instances throughout the entire duration of the sensor input (here, the input are quasi-continuous events and optionally aligned frames); and ($ii$) \emph{\dname}, a dataset for the new task, containing aligned grayscale frames and events. It includes annotated ground-truth labels (pixel-level instance segmentation masks) of a group of up to seven freely moving and interacting mice. We also provide two reference methods, which show that leveraging event data can consistently improve tracking performance, especially when used in combination with conventional cameras. The results highlight the potential of event-aided tracking in difficult scenarios. We hope our dataset opens the field of event-based video instance segmentation and enables the development of robust tracking algorithms for challenging conditions.\url{https://github.com/tub-rip/MouseSIS}
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
فعال شده توسط مجموعه داده های بزرگ حاشیه نویسی ، ردیابی و تقسیم اشیاء در فیلم ها در سالهای اخیر پیشرفت چشمگیری داشته است.با وجود این پیشرفت ها ، الگوریتم ها هنوز در شرایط تخریب شده و در حرکات سریع مبارزه می کنند.دوربین های رویداد سنسورهای جدید با وضوح زمانی بالا و دامنه پویا بالا هستند که مزایای امیدوارکننده ای برای رفع این چالش ها دارند.با این حال ، داده های حاشیه نویسی برای توسعه الگوریتم های ردیابی سطح ماسک مبتنی بر یادگیری با رویدادها در دسترس نیست.برای این منظور ، ما معرفی می کنیم: ($ i $) یک کار جدید به نام \ itm {تقسیم نمونه فضا-زمان} ، مشابه تقسیم نمونه ویدیویی ، که هدف آنها تقسیم نمونه ها در کل مدت زمان ورودی سنسور است (در اینجا ، در اینجا ، در اینجا.ورودی رویدادهای شبه مداوم و قاب های تراز به صورت اختیاری) است.و ($ ii $) \ emph {\ dname} ، یک مجموعه داده برای کار جدید ، حاوی قاب ها و رویدادهای با شکوه خاکستری.این شامل برچسب های حاشیه نویسی زمینی (ماسک های تقسیم بندی نمونه پیکسل) گروهی از هفت موش آزاد در حال حرکت و تعامل است.ما همچنین دو روش مرجع را ارائه می دهیم ، که نشان می دهد داده های رویداد اعمال شده می توانند به طور مداوم عملکرد ردیابی را بهبود بخشند ، به خصوص هنگامی که در ترکیب با دوربین های معمولی استفاده می شود.نتایج پتانسیل ردیابی کمک به رویداد را در سناریوهای دشوار برجسته می کند.ما امیدواریم که مجموعه داده های ما زمینه تقسیم نمونه ویدیویی مبتنی بر رویداد را باز کند و توسعه الگوریتم های ردیابی قوی را برای شرایط چالش برانگیز امکان پذیر کند. \ url {https://github.com/tub-rip/mousesis}
📚 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
