HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحليل الشقوق للصور ذات الدقة المنخفضة باستخدام التعلم المشترك مع التحسين التوافقي

Norimichi Ukita Yuki Kondo

الملخص

تُقدّم هذه الورقة منهجية لفصل الشقوق في الصور ذات الدقة المنخفضة. يتم تقدير الشقوق التفصيلية في الصور ذات الدقة العالية من خلال تقنية تحسين الدقة (Super Resolution) المطبقة على الصور ذات الدقة المنخفضة. وتحسّن المنهجية المُقترحة الصور المحسّنة بدقة من خلال تحسينها لغرض فصل الشقوق. ولتحقيق ذلك، نقترح دالة خسارة تُسمى "Boundary Combo Loss" لتمثيل التفاصيل المحلية للشقوق. وأظهرت النتائج التجريبية أن منهجيتنا تتفوّق على مزيج الطرق السابقة الأخرى.


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