Все время от времени пропускают идеальные кадры. Да, это очень досадно (мы все так делаем все время !!!).

Есть особые моменты, которые мы хотим запечатлеть, чтобы сделать их запоминающимися на всю жизнь, но только потому, что ваша камера трясется или шум в ней действительно может мешать этому особому моменту, что приводит к размытым изображениям (возможно, ваш объект движется, причина Это не всегда плохие камеры, но и плохой тайминг !!!).

Итак, если вы тоже один из нас, кто упускает свой особенный момент, этот пост только для вас. В этом посте вы узнаете, как восстановить размытые изображения. Все благодарности и аплодисменты Нейронным сетям.

Чему вы собираетесь научиться?

Из этого сообщения в блоге вы узнаете, как использовать нейронную сеть с помощью техники удаления размытости с помощью масштабируемых рекуррентных сетей. Для получения дополнительной информации о технике вы можете перейти по этой ссылке. Сеть принимает последовательность размытых изображений в качестве входных данных в различных масштабах и производит конечный набор четких изображений. Окончательное выходное изображение имеет полное разрешение.

Вышеупомянутый метод использует для изображений сквозные обучаемые сети. Затем он использовал многомасштабную сверточную нейронную сеть с современным подходом.

Эти методы начинаются с абразивного измерения размытых изображений и постепенно пытаются восстановить подавленное изображение при более высоких разрешениях.

Эта простая рекуррентная сеть, также известная как SRN, использует масштабную рекуррентную сеть для многомасштабного удаления размытости. Решатель и соответствующий параметр в каждом масштабе в хорошо зарекомендовавшем себя многомасштабном методе всегда одинаковы. Это естественный выбор, поскольку он просто направлен на решение той же проблемы. Если мы изменим масштабы в разных параметрах, это может вызвать нестабильность и лишнюю проблему неограниченного пространства для решений. Еще одна проблема, которую необходимо решить, - это то, что входные изображения могут иметь разные масштабы движения и разрешение.

Если вы разрешите слишком большую настройку параметров в каждой шкале, это может привести к созданию решения, которое чрезмерно подогнано под конкретную шкалу движения. Есть люди, которые считают, что этот метод применим и к методам, основанным на CNN. Тем не менее, есть несколько недавних каскадных сетей, которые по-прежнему предпочитают использовать независимые параметры для каждой отдельной шкалы. Они оправдывают этот метод указателем, который кажется вполне правдоподобным. Они предположили, что совместное использование весов сетей по разным шкалам может значительно ухудшить сложность обучения, а также дать преимущество стабильности.

Их эксперимент показывает, как с помощью повторяющейся структуры и сочетания вышеупомянутых преимуществ структура сквозного удаления размытия с глубокого изображения может значительно улучшить эффективность обучения. Они используют менее 1/3 обучаемых параметров с более быстрым временем тестирования. Кроме того, доказано, что их метод дает качественные результаты как в качественном, так и в количественном отношении. Не будем пока углубляться в исследовательскую работу. Позвольте мне представить вам наш пример использования этой технологии удаления размытия.

Мы - хорошо зарекомендовавшая себя компания Global Digital Trust, которая работает в основном в области процессов проверки. Для этого процесса проверки наши клиенты должны щелкнуть фотографии своих документов и отправить их на проверку. Есть вероятность того, что эти фотографии могут быть смазаны либо из-за дрожания камеры, либо из-за любого движения, которое затрудняет чтение текста документа.

Чтобы решить проблему размытия изображения, мы загрузили эти изображения в вышеупомянутую модель устранения размытия. Результаты были воодушевляющими. Ниже приведены некоторые образцы,

Заключительные замечания

Что вы узнали из этого блога? Вы узнаете, как использовать масштабную повторяющуюся сеть для устранения размытости изображений. С помощью этой технологии вы можете легко извлекать данные из размытых изображений удостоверений личности. Вам не придется снова и снова подталкивать клиентов к повторной отправке документов из-за некачественного или размытого изображения. Спасибо за прочтение и оставьте комментарий, чтобы сообщить мне, что вы думаете об этой технологии. А пока, ребята, прощайте !!!

Спасибо,
AB Saravanan
Технический руководитель AI - Signzy

Помогите продвинуть будущее ИИ

Вы увлечены созданием отличных вещей для развития человечества вместе с ИИ? Мы ищем вас. Напишите нам на [email protected].

Or

Хотите узнать, как ИИ может помочь вашей организации трансформироваться?

Посетите www.signzy.com или

электронная почта на [email protected]