दैनिक अर्क्सिव

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छवियों के बिना दृष्टि: एकल संपीड़न माप से अंत-से-अंत कंप्यूटर दृष्टि

Created by
  • Haebom

लेखक

फेंगपु पैन, हेटिंग गाओ, जियांगताओ वेन, युक्सिंग हान

रूपरेखा

यह पत्र एक नया स्नैपशॉट कंप्रेस्ड इमेजिंग (SCI)-आधारित कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो 8x8 छद्म-यादृच्छिक बाइनरी मास्क का उपयोग करके मौजूदा SCI तकनीकों की सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है, जो कम रोशनी और कम SNR स्थितियों में खराब प्रदर्शन करती हैं। इसके मूल में STFormer आर्किटेक्चर पर आधारित कंप्रेसिव डेनॉइजिंग ऑटोएनकोडर (CompDAE) है, जिसे इमेज पुनर्निर्माण के बिना एज डिटेक्शन और डेप्थ एस्टीमेशन जैसे बाद के कार्यों को सीधे करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। CompDAE संपीड़ित मॉडल बनाने के लिए BackSlash से प्रेरित एक दर-बाधित प्रशिक्षण रणनीति को एकीकृत करता है और एक हल्के कार्य-विशिष्ट डिकोडर और एक साझा एनकोडर का उपयोग करके एक एकीकृत बहु-कार्य प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। विभिन्न डेटासेट पर प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि CompDAE

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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हम एक नवीन एससीआई-आधारित कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क प्रस्तुत करते हैं जो कम रोशनी और कम एसएनआर स्थितियों में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
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छोटे आकार के मास्क का उपयोग जो हार्डवेयर में लागू करना आसान है।
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बाद के ऑपरेशन (किनारे का पता लगाना, गहराई का अनुमान लगाना, आदि) छवि पुनर्निर्माण के बिना सीधे किए जा सकते हैं।
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मल्टी-टास्किंग के लिए एक एकीकृत मंच प्रदान करना।
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मौजूदा तरीकों की तुलना में कम जटिलता के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करना।
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Limitations:
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8x8 आकार के मास्क का उपयोग करने के कारण संभावित रिज़ॉल्यूशन हानि।
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केवल विशिष्ट डेटासेट के लिए प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत किए गए हैं, इसलिए सामान्यीकरण प्रदर्शन का सत्यापन आवश्यक है।
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बैकस्लैश से प्रेरित दर-प्रतिबंधित प्रशिक्षण रणनीतियों की विशिष्टता और प्रभावशीलता के संबंध में आगे स्पष्टीकरण की आवश्यकता है।
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