الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نماذج أساس الرؤية
-
الاستفادة الكاملة من المعرفة العميقة لنموذج رؤية الأساس من أجل تحليل مشاهد القيادة RGB-Depth القابلة للتعميم Fully Exploiting Vision Foundation Model’s Profound Prior Knowledge for Generalizable RGB-Depth Driving Scene Parsing
2026 | المؤلف: Sicen Guo وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Intelligent Vehicles | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحليل مشاهد القيادة باستخدام بيانات RGB-depth من خلال الاستفادة من نماذج الأساس البصرية (VFMs)، وخاصة من خلال تطوير محول دمج الميزات غير المتجانسة (HFIT). يدمج هذا النموذج بفعالية الميزات غير المتجانسة من بيانات RGB وعمق دون الحاجة إلى إعادة تدريب المحولات البصرية الموجودة. يستخدم HFIT توقعات العمق النسبية من VFMs…
-
Rein++: تعميم فعال وتكيف للتقسيم الدلالي باستخدام نماذج الأساس البصري Rein++: Efficient Generalization and Adaptation for Semantic Segmentation With Vision Foundation Models
2026 | المؤلف: Zhixiang Wei وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الورقة البحثية Rein++، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز تطبيق نماذج أساس الرؤية (VFMs) في تقسيم الدلالات، حيث يتناول تحديين رئيسيين: الحجم المحدود لمجموعات بيانات التقسيم مقارنة بمجموعات بيانات ما قبل تدريب VFM وتنوع توزيعات المجالات. يتكون Rein++ من مكونين رئيسيين: Rein-G، الذي يركز على تعميم المجال، وRein-A، الذي يستهدف التكيف غير المراقب للمجال.…