HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تعلم انتباه البارالакс لزيادة دقة الصور الاستريو

Longguang Wang Yingqian Wang Zhengfa Liang Zaiping Lin Jungang Yang Wei An Yulan Guo

الملخص

يمكن استخدام الأزواج الثنائية للصور لتحسين أداء تقنية التحويل الفائق للدقة (SR) نظرًا للمعلومات الإضافية التي تقدمها المنظور الثاني. ومع ذلك، فإن دمج هذه المعلومات لتقنية التحويل الفائق للدقة يمثل تحديًا بسبب الاختلافات الكبيرة في الاختلافات بين الصور الثنائية. في هذا البحث، نقترح شبكة اهتمام الاختلاف الثنائية للتحويل الفائق للدقة (PASSRnet) لدمج المعلومات من زوج صور ثنائي لتحسين أداء التحويل الفائق للدقة. بصفة خاصة، نقدم آلية اهتمام الاختلاف مع مجال استقبال عالمي على طول الخط الثنائي البؤري لمعالجة الصور الثنائية المختلفة ذات الاختلافات الكبيرة. كما نقترح مجموعة بيانات جديدة هي الأكبر حجمًا لمجال التحويل الفائق للدقة في الصور الثنائية (وهي Flickr1024). تُظهر التجارب الواسعة أن آليات الاهتمام بالاختلاف يمكنها التقاط التوافق بين الصور الثنائية لتحسين أداء التحويل الفائق للدقة مع تكلفة حسابية وذاكرة صغيرة. تُظهر النتائج المقارنة أن شبكتنا PASSRnet تحقق أفضل الأداء الحالي على مجموعات البيانات Middlebury و KITTI 2012 و KITTI 2015.


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
تعلم انتباه البارالакс لزيادة دقة الصور الاستريو | مستندات | HyperAI