HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نموذج عام غير محدد لشبكات العصبونات المتشابكة للصور الفردية لإزالة الضباب

Zheng Liu Botao Xiao Muhammad Alrabeiah Keyan Wang Jun Chen

الملخص

الضباب والدخان من بين العوامل البيئية الأكثر شيوعًا التي تؤثر على جودة الصور وبالتالي تحليل الصور. يقترح هذا البحث طريقة توليدية شاملة لإزالة الضباب من الصور. تعتمد هذه الطريقة على تصميم شبكة عصبية كاملة التحويل (Fully Convolutional Neural Network) لتحديد بنية الضباب في الصور المدخلة وإعادة إنتاج صور واضحة وخالية من الضباب. تعتبر الطريقة المقترحة محايدة في حقيقة أنها لا تستند إلى نموذج التشتت الجوي. وبشكل مفاجئ، فإنها تحقق أداءً أفضل مقارنة بجميع الطرق الرائدة الحالية لإزالة الضباب من الصور حتى على صور SOTS الخارجية، والتي تم إنشاؤها باستخدام نموذج التشتت الجوي.يمكن العثور على تفاصيل المشروع والكود هنا: https://github.com/Seanforfun/GMAN_Net_Haze_Removal


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp