HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التحسين الفائق للصورة عبر الزمن باستخدام الانتباه الجماعي الزمني

Takashi Isobe Songjiang Li Xu Jia Shanxin Yuan Gregory Slabaugh Chunjing Xu Ya-Li Li Shengjin Wang Qi Tian

الملخص

تمثّل إعادة تشكيل الفيديو عالي الدقة، التي تهدف إلى إنتاج فيديو عالي الدقة من نسخة منخفضة الدقة المقابلة له، اهتمامًا متزايدًا في الآونة الأخيرة. في هذا العمل، نُقدّم طريقة جديدة يمكنها دمج المعلومات الزمنية بشكل فعّال بطريقة هرمية. يتم تقسيم التسلسل المدخل إلى عدة مجموعات، بحيث يتوافق كل مجموعة مع معدل إطارات معين. توفر هذه المجموعات معلومات مكملة لاستعادة التفاصيل المفقودة في الإطار المرجعي، والتي تُدمج لاحقًا مع وحدة انتباه ووحدة تكامل عميقة داخل المجموعة. علاوةً على ذلك، نقترح تطابقًا فراغيًا سريعًا لمعالجة الفيديوهات التي تشهد حركات كبيرة. تُظهر النتائج الواسعة قدرة النموذج المقترح على التعامل مع الفيديوهات ذات الحركات المتنوعة، ويحقق أداءً متميزًا مقارنةً بالطرق الرائدة في المجال على عدة مجموعات بيانات معيارية.


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