HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

SUNet: شبكة تصحيح مزدوجة للتشوه لتصحيح تشويه الشاشة الدوارة

Bin Fan Yuchao Dai Mingyi He

الملخص

تستخدم الغالبية العظمى من الكاميرات المستهلكة الحديثة آلية ماسح متسلسل (rolling shutter)، مما يؤدي إلى تشوهات في الصورة إذا حصل حركة للكاميرا أثناء اكتساب الصورة. في هذه الورقة، نقدّم شبكة عميقة جديدة لحل مشكلة تصحيح الماسح المتسلسل بشكل عام باستخدام إطارين متتاليين. تم تصميم خط أنابيبنا بشكل متماثل للتنبؤ بصورة ماسح عالمي (global shutter) تتوافق مع الوقت المتوسط بين الإطارين، وهو أمر يصعب تحقيقه بالطرق الحالية نظرًا لأنه يتوافق مع وضع كاميرا يختلف أكثر عن الإطارين. أولاً، يتم تقدير تدفقات إزالة التشوه الكثيفة المتماثلة زمنيًا باستخدام مبادئ مثبتة جيدًا: البناء الهرمي، والتحويل (warping)، ومعالجة حجم التكلفة. ثم، يتم تحويل كل من صورتي الماسح المتسلسل إلى صورة ماسح عالمي مشتركة في فضاء الميزات بشكل منفصل. وأخيرًا، يتم بناء قيد تماثل متماثل في فك ترميز الصورة لجمع فعّال للدلائل السياقية من الصورتين الماسح المتسلسل، مما يسمح باستعادة صورة ماسح عالمي عالية الجودة. أظهرت تجارب واسعة باستخدام بيانات مُصطنعة وواقعية من معايير عامة تفوق النهج المقترح على الطرق الرائدة في مجالها.


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