HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

الاستيفاء الإطارات الفيديو باستخدام المحول

Liying Lu Ruizheng Wu Huaijia Lin Jiangbo Lu Jiaya Jia

الملخص

إن تداخل الإطارات المرئية (VFI)، والذي يهدف إلى توليد إطارات وسيطة في الفيديو، حقق تقدماً ملحوظاً بفضل تطور الشبكات التلافيفية العميقة خلال السنوات الماضية. تواجه الطرق الحالية القائمة على الشبكات التلافيفية تحديات في التعامل مع الحركات الكبيرة نظراً لطبيعة التلافيف المحدودة في النطاق. ول superar هذه القيود، نقدّم إطاراً جديداً يستفيد من نموذج الـ Transformer لتمثيل العلاقات الطويلة المدى بين البكسلات عبر إطارات الفيديو. علاوةً على ذلك، يتميز شبكتنا بآلية انتباه جديدة تعتمد على النوافذ عبر المقياس، حيث تتفاعل النوافذ المختلفة عبر المقياس مع بعضها البعض. وقد أدى هذا التصميم إلى توسيع فعّال لمنطقة الاستقبال (receptive field) وجمع المعلومات متعددة المقياس. وأظهرت التجارب الكمية والكيفية الواسعة نتائج جديدة تُعدّ الأفضل على الإطلاق في مجموعة متنوعة من المعايير المعيارية.


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