تعلم تدفقات موجهة نحو المهمة لتوجيه محاذاة الميزات بشكل متبادل في تنقية الفيديو المُولَّد والفيديو الحقيقي

يهدف التصفية المرئية إلى إزالة الضوضاء من الفيديوهات للحصول على نسخ نظيفة. أظهرت بعض الدراسات السابقة أن التدفق البصري يمكن أن يساعد في عملية التصفية من خلال استغلال المعلومات الإضافية المكانية-الزمنية المستمدة من الإطارات المجاورة. ومع ذلك، فإن تقدير التدفق البصري نفسه حساس للضوضاء، وقد يصبح غير قابل للاستخدام عند مستويات ضوضاء عالية. ولحل هذه المشكلة، نقترح طريقة جديدة لتصفية الفيديو موجهة بالتدفق البصري ذي المقياس المتعدد، وهي أكثر مقاومة لمستويات ضوضاء مختلفة. يتكون هذا الأسلوب بشكل رئيسي من وحدة تحسين التدفق الموجهة للتصفية (DFR) ووحدة توزيع التصفية المتبادلة الموجهة بالتدفق (FMDP). على عكس الطرق السابقة التي تستخدم حلولاً جاهزة للتدفق البصري، تقوم وحدة DFR أولاً بتعلم تدفقات بصرية متعددة المقاييس مقاومة للضوضاء، بينما تستخدم وحدة FMDP توجيه التدفق من خلال إدخال وتحسين معلومات التدفق تدريجيًا من المقياس المنخفض إلى المقياس العالي. وبالاقتران مع توليد تشويه الضوضاء الحقيقي، تحقق الشبكة المقترحة لتصفية الفيديو الموجهة بالتدفق متعدد المقاييس أداءً يُعدّ من أفضل الأداء في مجال التصفية الجبرية الاصطناعية وتصفية الفيديو الحقيقي. وسيتم إتاحة الشيفرة المصدرية للعامة.