إزالة فلتر Instagram على الصور العصرية
| العنوان | إزالة فلتر Instagram على الصور العصرية |
|---|---|
| المؤلف | كينلي، عثمان فرقان، أوزجان، باريش، كيراتش، مصطفى فرقان |
| تاريخ النشر: | 2021-06 |
| مكان النشر | - IEEE |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-1-6654-4899-4 |
| رقم السجل | 9c51cb2a-139e-4ca3-b4da-1e0a54447536 |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2021-06 |
| نص عينة | يتم تحويل صور وسائل التواصل الاجتماعي بشكل عام عن طريق التصفية للحصول على مظهر أكثر جمالية. ومع ذلك، تفشل شبكات CNN بشكل عام في تفسير كل من الصورة ونسختها التي تمت تصفيتها على أنها نفس الشيء في التحليل البصري لصور الوسائط الاجتماعية. نقدم شبكة إزالة مرشحات Instagram (IFRNet) للتخفيف من تأثيرات مرشحات الصور لتطبيقات تحليل الوسائط الاجتماعية. ولتحقيق ذلك، نفترض أن أي مرشح مطبق على صورة ما يقوم بشكل كبير بإدخال جزء من معلومات النمط الإضافية إليها، ونعتبر هذه المشكلة بمثابة مشكلة نقل نمط عكسي. يمكن إزالة التأثيرات المرئية للتصفية مباشرة عن طريق تطبيع معلومات النمط الخارجي بشكل تكيفي في كل مستوى من مستويات التشفير. وتظهر التجارب أن IFRNet تتفوق على جميع الأساليب المقارنة في المقارنات الكمية والنوعية، ولديها القدرة على إزالة المؤثرات البصرية إلى حد كبير. بالإضافة إلى ذلك، نقدم أداء تصنيف المرشح لنموذجنا المقترح، ونحلل تقدير اللون السائد على الصور التي لم تتم تصفيتها بجميع الطرق المقارنة. |
| DOI | 10.1109/CVPRW53098.2021.00083 |
