HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

الرسم الزمني باستخدام الجاذبية الفضائية-الزمنية

Sing Bing Kang Feng Zhou Michael F. Cohen

الملخص

نُقدّم نهجًا جديدًا لإنشاء مقاطع فيديو بسرعة منتظمة ومعدل إطارات منخفض (LFR) من مدخلات بسرعة عالية للإطارات (HFR) مع الحفاظ على اللحظات المهمة في الفيديو الأصلي. نُسمّي هذه الطريقة "تحويل الزمن"، وهي تطبيق مبني على الزمن يشبه تقنية "تحويل التدرج الديناميكي العالي إلى التدرج الديناميكي المنخفض" في المجال الفراغي. تتمثل مساهماتنا في: (1) طريقة موثوقة لتحديد الاهتمام البصري في الفضاء والزمن لتقييم الأهمية البصرية، (2) تقنية إعادة زمنية تقوم على إعادة أخذ العينات الزمنية بناءً على أهمية الإطار، و(3) مرشحات زمنية لتعزيز عرض الحركة المميزة. أظهرت نتائج طريقة الاهتمام الفضائي-الزمني لدينا على مجموعة بيانات معيارية أنها من أفضل الحلول الحالية. بالإضافة إلى ذلك، تم توضيح فوائد نهجنا في تحويل الفيديو من HFR إلى LFR مقارنة بالطرق المباشرة من خلال دراسة تجريبية مع المستخدمين.


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