الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: دمج الميزات
-
YOLO-TS: اكتشاف علامات المرور في الوقت الحقيقي بدقة محسنة باستخدام مجالات استجابة محسّنة ودمج بدون مرساة YOLO-TS: Real-Time Traffic Sign Detection With Enhanced Accuracy Using Optimized Receptive Fields and Anchor-Free Fusion
2026 | المؤلف: Junzhou Chen وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يقدم المؤلفون YOLO-TS، شبكة جديدة لاكتشاف علامات المرور في الوقت الحقيقي مصممة لتعزيز دقة وسرعة اكتشاف علامات المرور الصغيرة، وهو أمر حاسم للقيادة الذاتية وأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS). تعمل الشبكة على تحسين المجالات الاستقبالية لخرائط الميزات متعددة المقاييس لتتوافق بشكل أفضل مع توزيع أحجام علامات المرور، مما يحسن أداء الاكتشاف. استراتيجية…
-
بحث حول نظام استرجاع متعدد الأنماط لمنصة التجارة الإلكترونية بناءً على نموذج ما قبل التدريب Research on Multi-Modal Retrieval System of E-Commerce Platform Based on Pre-Training Model
2026 | المؤلف: Bingbing Zhang وآخرون | المجلة: Artificial intelligence technology research. | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة نظام استرجاع متعدد الوسائط مصمم لمنصات التجارة الإلكترونية، يدمج ثلاثة نماذج متقدمة مسبقة التدريب: BLIP و CLIP و CLIP Interrogator. يعالج النظام المقترح قيود عمليات البحث التقليدية عن المنتجات المعتمدة على الكلمات الرئيسية من خلال تمكين المطابقة الرسومية بدقة وكفاءة أكبر. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 413,000 زوج من الصور والنصوص من…
-
نموذج كشف الأجسام AAPW-YOLO لصور الاستشعار عن بعد للطائرات بدون طيار قائم على التلافيف التكيفية ودمج الميزات المعاد بناؤها An object detection model AAPW-YOLO for UAV remote sensing images based on adaptive convolution and reconstructed feature fusion
2026 | المؤلف: Yiming Wu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث AAPW-YOLO، نموذجًا جديدًا مصممًا لاكتشاف الأجسام الصغيرة في سيناريوهات صعبة مثل الصور الجوية للطائرات بدون طيار والاستشعار عن بعد. يتناول النموذج الصعوبات الرئيسية في استخراج الميزات، بما في ذلك حجم الجسم الصغير، والتغيرات متعددة المقاييس، والتداخل الخلفي. يعزز AAPW-YOLO شبكة YOLOv8 الأساسية من خلال دمج الالتفاف ذو النواة القابلة للتغيير (AKConv) وبنية…
-
إدراك المشاهد الطبيعية: اكتشاف الكائنات وتقسيمها باستخدام خريطة البروز مع AlexNet Perception of Natural Scenes: Objects Detection and Segmentations using Saliency Map with AlexNet
2026 | المؤلف: M. Ahmed وآخرون | المجلة: The International Arab Journal of Information Technology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف وتصنيف الكائنات، مع معالجة تعقيدات تتبع الكائنات في البيئات المعقدة. تعتمد المنهجية المقترحة على بنية مخصصة مستوحاة من AlexNet، مصممة خصيصًا لتعزيز تصنيف الصور من خلال معالجة متجهات الميزات. تشمل المكونات الرئيسية للنهج استخدام التجميع المكاني القائم على الكثافة للتطبيقات مع الضوضاء (DBSCAN) من أجل تقسيم الصور بشكل فعال…
-
شبكة تعلم هجين مع تغيير الحجم التدريجي وPCA لتشخيص سرطان عنق الرحم على شرائح WSI A hybrid learning network with progressive resizing and PCA for diagnosis of cervical cancer on WSI slides
2026 | المؤلف: Nitin Kumar Chauhan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث شبكة تعلم هجينة مصممة لتعزيز تشخيص سرطان عنق الرحم باستخدام صور الشرائح الكاملة (WSI). يدمج هذا الإطار المبتكر إعادة الحجم التدريجي وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتحسين استخراج الميزات من الصور المعززة ذات الدقة المتفاوتة. بشكل محدد، يستخدم نموذجين عميقين مدربين بدقة، ResNet-152 و VGG-16، باستخدام تقنيات التعلم الانتقالي والتدريب الدقيق. ثم تتم…
-
إطار CSPPC و BiLSTM المتكامل لاكتشاف الروابط الضارة An integrated CSPPC and BiLSTM framework for malicious URL detection
2026 | المؤلف: Jinyang Zhou وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تقدم ورقة البحث CSPPC-BiLSTM، نموذجًا جديدًا لاكتشاف عناوين URL الخبيثة، حيث تتناول التنوع المتزايد لهجمات التصيد في الأمن السيبراني. يستفيد النموذج من بنية الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) لمعالجة تسلسلات الأحرف لعناوين URL، معززة بطبقة تضمين تحول المدخلات المنفصلة إلى تمثيلات مستمرة. لتحسين استخراج الميزات، يتضمن النموذج وحدة انتباه الكتلة التلافيفية (CBAM) للاهتمام…
-
MedFuseNet: دمج تمثيلات الميزات العميقة المحلية والعالمية مع آليات الانتباه الهجينة لتقسيم الصور الطبية MedFuseNet: fusing local and global deep feature representations with hybrid attention mechanisms for medical image segmentation
2026 | المؤلف: Ruiyuan Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم نظرة عامة على بنية جديدة للتشفير وفك التشفير تُدعى MedFuseNet، مصممة لتعزيز تقسيم الصور الطبية من خلال معالجة قيود نماذج التعلم العميق الحالية، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمحولات. يدمج MedFuseNet تمثيلات الميزات المحلية والعالمية من خلال نهج ذو فرعين: يستخدم أحد الفروع الشبكات العصبية التلافيفية لالتقاط الارتباطات المحلية، بينما يستخدم الآخر…
-
تصنيف الجنس باستخدام الأشعة السينية للمعصم واليد باستخدام طريقة التعلم العميق Gender Classification With Hand-Wrist Radiographs Using the Deep Learning Method
2026 | المؤلف: Özkan Miloğlu وآخرون | المجلة: Current Research in Dental Sciences | المجال: علم الآثار (Archeology)تدرس هذه الدراسة استخدام الأشعة السينية لليد والمعصم لتحديد الجنس قبل الإجراءات السنية، مستفيدة من تقنيات التعلم العميق المختلفة. تم معالجة مجموعة بيانات تتكون من 1,044 صورة أشعة سينية لليد اليسرى (534 من الذكور و510 من الإناث) لتعزيز وضوح الصورة والتباين. استخدم الباحثون طرق التعلم بالنقل، وبشكل خاص AlexNet وVGG16 وVGG19، كتصنيفات فردية. تم دمج…
-
نموذج صغير لاكتشاف الأجسام تحت الماء مع تحسين استخراج الميزات والدمج A small underwater object detection model with enhanced feature extraction and fusion
2026 | المؤلف: Tao Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في سياق اكتشاف الأجسام الصغيرة تحت الماء، تتناول هذه الورقة التحديات الكبيرة التي تطرحها البيئة المعقدة تحت الماء، بما في ذلك امتصاص الضوء، والتشتت، والتداخل الضوضائي. لتعزيز قدرات الكشف، يقترح المؤلفون نموذج شبكة عميقة خفيفة ودقيقة للغاية تتضمن عدة تقنيات مبتكرة. تشمل المكونات الرئيسية وحدة الالتفاف المتبقي عبر الطبقات التي تحافظ على الميزات الأساسية مع…
-
تعزيز الزراعة الدقيقة باستخدام SIS-YOLOv8 المعزز بالتعلم العميق لمراقبة محاصيل الباذنجانيات Advancing precision agriculture with deep learning enhanced SIS-YOLOv8 for Solanaceae crop monitoring
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نموذج SIS-YOLOv8، وهو إطار متقدم للتعلم العميق مصمم للكشف الفعال عن الأمراض في البطاطس والطماطم، مع معالجة قيود طرق الفحص اليدوي التقليدية. يعزز النموذج بنية YOLOv8 من خلال ثلاثة وحدات مبتكرة: وحدة Fusion-Inception Conv لتحسين استخراج الميزات في الخلفيات الصعبة، ووحدة C2f-SIS مع عشوائية الأسلوب لتحسين التعميم عبر أمراض المحاصيل المختلفة، ووحدة…