تعلم انتباه البارالакс لزيادة دقة الصور الاستريو

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.