Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Nhận thức tần số không gian để phát hiện đối tượng trong ảnh RAW

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zhuohua Ye, Liming Zhang, Hongru Han

Phác thảo

Bài báo này đề xuất Bộ tăng cường phát hiện đối tượng ảnh RAW nhận biết tần số không gian (SFAE), một khuôn khổ mới tích hợp miền không gian và miền tần số để cải thiện hiệu suất phát hiện đối tượng dựa trên ảnh RAW. Chúng tôi lưu ý rằng các phương pháp hiện có gặp khó khăn trong việc khôi phục hiệu quả các chi tiết đối tượng bị che khuất do dải động rộng và phản hồi tuyến tính của ảnh RAW, vốn chỉ xử lý miền không gian. Chúng tôi tận dụng khả năng tự nhiên để tách các đặc điểm như đường viền và kết cấu đối tượng trong miền tần số. SFAE biến đổi ngược các dải tần số sang miền không gian, cho phép hiểu trực quan. Nó sử dụng mô-đun chú ý hợp nhất miền chéo giúp tăng cường tương tác giữa các đặc điểm miền không gian và miền tần số, đồng thời thực hiện các điều chỉnh phi tuyến tính thích ứng cho từng miền.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Nó gợi ý khả năng giải quyết hiệu quả vấn đề mất chi tiết đối tượng do dải động rộng và phản ứng tuyến tính của ảnh RAW thông qua xử lý miền tần số.
Chúng tôi chứng minh rằng việc kết hợp sức mạnh của miền không gian và miền tần số có thể cải thiện hiệu suất phát hiện đối tượng so với các phương pháp hiện có.
Việc phân chia không gian các dải tần số giúp dễ dàng hiểu và thiết kế mô hình một cách trực quan.
Limitations:
Chưa có kết quả đánh giá định lượng nào được trình bày để đánh giá hiệu quả của SFAE được đề xuất so với các phương pháp hiện đại khác.
Việc thiếu kết quả thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu ảnh RAW khác nhau khiến việc đánh giá hiệu suất tổng quát trở nên khó khăn.
Xử lý miền tần số có thể tốn kém hơn về mặt tính toán so với xử lý miền không gian và có thể có những hạn chế về xử lý thời gian thực.
👍