HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

شبكات اختيار المنظور القائمة على الانتباه لتقدير الانزياح في صور المجال الخفيف

Yung-Yu Chuang Yu-Lun Liu Yu-Ju Tsai Ming Ouhyoung

الملخص

يقدّم هذا البحث شبكة عميقة جديدة لتقدير خرائط العمق من صور الحقل الضوئي. ولتحقيق استخدام أكثر فعالية للوجهات المختلفة وتقليل التكرار داخل كل وجه، نقترح وحدة اختيار الوجه (view selection module) التي تُولّد خريطة انتباه (attention map) تُشير إلى أهمية كل وجه ومحفّزه المحتمل في المساهمة في تقدير دقيق للعمق. وباستكشاف الخاصية التماثلية لوجهات الحقل الضوئي، نفرض التماثل في خريطة الانتباه، مما يُسهم في تحسين الدقة بشكل إضافي. وباستخدام خريطة الانتباه، تُستخدم معمارية النموذج جميع الوجهات بشكل أكثر فعالية وكفاءة. وتُظهر التجارب أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً متقدماً في مجال الدقة، وتُصنف في المرتبة الأولى على معيار شهير لتقدير الفرق البُعدي (disparity estimation) في صور الحقل الضوئي.


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