1 мин. чтения
6/27/2024 8:12:23 AM

Новая нейронная сеть для улучшения качества подводного изображения

Article Preview Image Общая архитектура сети LFT-DGAN.Кредит: Ван Лиусан

В этом исследовании исследователи использовали знание обратимых сверточных и состязательных нейронных сетей, чтобы установить модель двойной генеративной нейронной сети полной частотной трансформатора и подтвердила ее эффективность, сравнивая несколько экспериментальных данных подводного изображения.

Используя эту модель, они применили технологию разложения изображения с обратимой сверткой впервые, чтобы точно отделить различные частоты изображения.

Кроме того, исследователи использовали передовую модель трансформатора, которая может научиться улучшать взаимодействие и интеграцию различных типов информации.Они также создали дискриминатор с двойным доменом для лучшего захвата и анализа частотных характеристик изображений.

«Результаты этого исследования и методы обеспечили прочную теоретическую основу и сильную поддержку для последующих исследований и разработок подводного улучшения изображения», - сказал Ван Лиусан.

More information: Shijian Zheng et al, A learnable full-frequency transformer dual generative adversarial network for underwater image enhancement, Frontiers in Marine Science (2024). DOI: 10.3389/fmars.2024.1321549

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Крупные языковые модели совершают ошибки рассуждений, подобно человеку

7/17/2024 · 1 мин. чтения

Крупные языковые модели совершают ошибки рассуждений, подобно человеку

Первая физическая система для изучения нелинейных задач без традиционной компьютерной обработки

7/9/2024 · 1 мин. чтения

Первая физическая система для изучения нелинейных задач без традиционной компьютерной обработки