HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تعزيز متعدد الإطارات للفيديوهات المتشابكة المبكرة

Author Name

الملخص

عادةً ما تحتوي مقاطع الفيديو المبكرة المتشابكة على العديد من الأخطاء الفنية المعقدة والتشابك، مما يقلل بشكل كبير من جودة الصورة البصرية. رغم التقدم الكبير الذي أحرزته تقنيات إعادة بناء الفيديوهات عالية الدقة للمقاطع المبكرة في السنوات الأخيرة، لا تزال البحوث المتعلقة بإزالة التشابك محدودة. تركز الأساليب التقليدية بشكل أساسي على آلية التشابك البسيطة ولا تستطيع التعامل مع الأخطاء الفنية المعقدة في مقاطع الفيديو المبكرة الحقيقية. أما النماذج العميقة الحديثة لإعادة بناء مقاطع الفيديو المتشابكة فتركز فقط على الإطار الواحد، بينما تتجاهل المعلومات الزمنية الهامة. لذلك، يقترح هذا البحث شبكة متعددة الإطارات لإزالة التشابك وتعزيزها معاً لمقاطع الفيديو المتشابكة المبكرة، والتي تتكون من ثلاثة وحدات، وهي: وحدة الاستكمال الرأسي المكاني (Spatial Vertical Interpolation Module)، ووحدة التحالف والدمج الزمني (Temporal Alignment and Fusion Module)، ووحدة التعديل النهائي (Final Refinement Module). يمكن للطريقة المقترحة إزالة الأخطاء الفنية المعقدة في مقاطع الفيديو المبكرة بكفاءة باستخدام التكرار الزمني لعدة حقول. تظهر نتائج التجارب أن الطريقة المقترحة قادرة على استعادة نتائج عالية الجودة لكل من مجموعة البيانات المصطنعة والفيديوهات المتشابكة المبكرة الحقيقية.


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