الاهتمام غير المحلي المدعم بالذاكرة لزيادة دقة الفيديو

في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة لزيادة دقة الفيديو تهدف إلى إنتاج مقاطع فيديو ذات دقة عالية (HDR) من مقاطع فيديو ذات دقة منخفضة (LDR). الطرق السابقة تعتمد بشكل أساسي على الإطارات الزمنية المجاورة لمساعدة في زيادة دقة الإطار الحالي. ومع ذلك، فإن هذه الطرق تحقق أداءً محدودًا بسبب التحديات المرتبطة بالمحاذاة المكانية للإطارات ونقص المعلومات المفيدة من الإطارات المجاورة ذات الدقة المنخفضة. بخلاف ذلك، قمنا بتطوير آلية انتباه غير محلية بين الإطارات تسمح بزيادة دقة الفيديو دون الحاجة إلى محاذاة الإطارات، مما يجعلها أكثر صلابة أمام الحركات الكبيرة في الفيديو. بالإضافة إلى ذلك، للحصول على المعلومات التي تتجاوز الإطارات المجاورة، صممنا وحدة انتباه معززة بالذاكرة لتخزين التفاصيل العامة للفيديو أثناء تدريب زيادة الدقة. تشير النتائج التجريبية إلى أن طرقنا يمكن أن تحقق أداءً أفضل على مقاطع الفيديو ذات الحركات الكبيرة مقارنة بالطرق الأكثر تقدمًا حاليًا دون الحاجة إلى محاذاة الإطارات. سيتم إطلاق كود المصدر الخاص بنا.请注意，这里“HDR”和“LDR”分别被翻译为“ذات دقة عالية”和“ذات دقة منخفضة”，以符合阿拉伯语的表达习惯。如果需要保留英文缩写，可以将其放在括号内标注。例如：“HDR (High Dynamic Range)” 和 “LDR (Low Dynamic Range)”。但根据上下文，“高动态范围”并不适用于此处，因此直接翻译为“高分辨率”(High-Resolution) 和“低分辨率”(Low-Resolution) 更为恰当。