HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

شبكة تكامل متقدمة لاسترجاع دقة الفيديو من خلال استغلال الارتباطات الفضائية الزمنية غير المحلية

Jiayi Ma Junjun Jiang Kui Jiang Zhongyuan Wang Peng Yi

الملخص

تُعدّ معظم استراتيجيات الدمج السابقة إما غير قادرة على الاستفادة الكاملة من المعلومات الزمنية أو تتطلب وقتًا كبيرًا، وتمثّل الطريقة الفعّالة لدمج المعلومات الزمنية من الإطارات المتتالية دورًا مهمًا في تحسين دقة الفيديو (SR). في هذه الدراسة، نقترح شبكة دمج تدريجيّة جديدة لتحسين دقة الفيديو، مصممة لاستغلال المعلومات المكانية-الزمنية بشكل أفضل، وقد أثبتت فعاليتها وكفاءتها مقارنةً بالاستراتيجيات الحالية مثل الدمج المباشر أو الدمج البطيء أو التحويل الثلاثي الأبعاد. ضمن إطار الدمج التدريجي هذا، نقدّم أيضًا عملية غير محلية محسّنة تُقلّل من الحاجة إلى عمليات تقدير الحركة والإكمال بناءً على الحركة (ME&MC) المعقدة التي كانت مميزة للنهج السابقة في تحسين دقة الفيديو. أظهرت التجارب الواسعة على مجموعات بيانات عامة أن طريقة التصميم المقترحة تتفوّق على أفضل الطرق الحالية بمتوسط 0.96 ديسيبل، مع سرعة تشغيل تقارب ثلاثة أضعاف السرعة السابقة، مع استهلاكها فقط نصف عدد المعلمات.


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