HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

الانتباه الموجي النصفي على M-Net+ لتحسين الصور ذات الإضاءة المنخفضة

Chi-Mao Fan Tsung-Jung Liu Kuan-Hsien Liu

الملخص

تحسين الصور في الإضاءة المنخفضة هو مهمة في مجال رؤية الحاسوب تهدف إلى تحسين صور الإضاءة الضعيفة لجعلها ذات سطوع مناسب. ويمكن اعتبارها مشكلة غير محددة بشكل جيد في مجال استعادة الصور. وبفضل نجاح الشبكات العصبية العميقة، تفوّقت الشبكات العصبية التلافيفية على الطرق القائمة على الخوارزميات التقليدية، وصارت هي السائدة في مجال رؤية الحاسوب. ولتحسين أداء خوارزميات التحسين، نقترح شبكة تحسين صور (HWMNet) تعتمد على نموذج هرمي محسّن يُسمى M-Net+. وبشكل خاص، نستخدم كتلة انتباه موجة نصفية في M-Net+ لغناة السمات من مجال الموجات (Wavelet domain). علاوةً على ذلك، تُظهر HWMNet أداءً تنافسيًا على مجموعتي بيانات تحسين الصور من حيث المقاييس الكمية وجودة الصورة البصرية. يمكن الوصول إلى كود المصدر والنماذج المدربة مسبقًا من خلال الرابط التالي: https://github.com/FanChiMao/HWMNet.


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