مراجعة شاملة لأساليب التعلم العميق للكشف عن وتتبع الأجسام المتعددة: مراجعة

الملخص

في السنوات الأخيرة، أحدث التقدم في تقنيات التعلم العميق نقلة نوعية في مجال رؤية الحاسوب، لا سيما في مجال اكتشاف وتتبع الأجسام. تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لأحدث أساليب التعلم العميق المستخدمة في اكتشاف وتتبع أجسام متعددة في بيئات متنوعة. نصنف هذه التقنيات بناءً على بنيتها الأساسية، بما في ذلك الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والأساليب الهجينة، مع تسليط الضوء على نقاط قوتها وقيودها. تغطي الدراسة الخوارزميات التقليدية ونماذج التعلم العميق الحديثة، وتفحص أداءها عبر معايير ومجموعات بيانات مختلفة. علاوة على ذلك، نتناول التحديات التي تواجه التطبيقات الآنية، مثل الحجب، وتغير الحجم، والكفاءة الحسابية. من خلال تجميع اتجاهات البحث الحالية، تهدف هذه المراجعة إلى تقديم رؤى للتطورات المستقبلية في هذا المجال، وتوجيه الباحثين والممارسين نحو حلول فعالة لمهام اكتشاف وتتبع الأجسام المتعددة.