HyperAIHyperAI
منذ 4 أشهر

كشف الأشياء البارزة مع وعي بجودة العمق

Chenglizhao Chen; Jipeng Wei; Chong Peng; Hong Qin
كشف الأشياء البارزة مع وعي بجودة العمق
الملخص

تتبنى الطرق الحالية للكشف عن الأشياء البارزة باستخدام الصور ثلاثية الأبعاد المدمجة بالصورة الملونة (RGB-D) عادةً البنية ذات التيارين المزدوجين للتوصل إلى توازن في الدمج بين الصورة الملونة (RGB) والعمق (D). يختلف جودة العمق من مشهد لآخر، بينما لا تدرك الطرق الرائدة ذات التيارين المزدوجين جودة العمق، مما يؤدي بسهولة إلى صعوبات كبيرة في تحقيق حالة الدمج التكميلي بين الصورة الملونة والعمق، مما ينتج عنه نتائج دمج غير جيدة عند مواجهة بيانات عمق منخفضة الجودة. لذلك، تحاول هذه الورقة البحثية دمج شبكة فرعية جديدة تدرك جودة العمق في البنية الكلاسيكية ذات التيارين المزدوجين، بهدف تقدير جودة العمق قبل إجراء الدمج الاختياري بين الصورة الملونة وبيانات العمق. مقارنة بالطرق الرائدة ذات التيارين المزدوجين، فإن النقطة الرئيسية التي تميز طريقتنا هي قدرتها على تقليل أهمية المناطق ذات جودة العمق المنخفضة والتي لا تساهم أو حتى تساهم بشكل سلبي أثناء عملية الدمج بين الصورة الملونة وبيانات العمق، مما يؤدي إلى تحسين كبير في الحالة التكميلية بين الصورة الملونة والعمق.

كشف الأشياء البارزة مع وعي بجودة العمق | الأوراق البحثية | HyperAI