Yazar
Kınlı, Osman Furkan, Özcan, Barış, Kıraç, Mustafa Furkan
Basım Tarihi
2022
Basım Yeri
-
IEEE
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-166548739-9
Kayıt Numarası
0cc0d85d-7f88-46a2-9cf2-f69ab0b2bf1a
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2022
Örnek Metin
Görüntü düzeyindeki bozulmalar ve bozulmalar, CNN'lerin farklı aşağı yönlü görüş görevlerindeki performansını düşürür. Sosyal medya filtreleri, gerçek dünyadaki görsel analiz uygulamaları için çeşitli bozulmaların ve bozulmaların en yaygın kaynaklarından biridir. Bu dikkat dağıtıcı faktörlerin olumsuz etkileri, aşağı yönlü görüş görevlerinin çıkarımı için orijinal görüntülerin saf stilleriyle kurtarılmasıyla hafifletilebilir. Bu filtrelerin sosyal medya görüntülerine önemli ölçüde ek stil bilgisi eklediğini varsayarsak, orijinal versiyonları kurtarma problemini ters stil aktarım problemi olarak formüle edebiliriz. Yeni, çok katmanlı, yama bazında karşılaştırmalı stil öğrenme mekanizması kullanarak Instagram filtre kaldırmaya yönelik bu fikri geliştiren Karşılaştırmalı Instagram Filtre Kaldırma Ağı'nı (CIFR) tanıtıyoruz. Deneyler, önerdiğimiz stratejinin önceki çalışmalara göre daha iyi niteliksel ve niceliksel sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Ayrıca, önerilen mimariye yönelik ek deneylerimizin sonuçlarını farklı ortamlarda sunuyoruz. Son olarak, bu sorunun ana motivasyonunu teşvik etmek için yerelleştirme ve bölümleme görevlerinde filtrelenmiş ve kurtarılmış görüntülerin çıkarım çıktılarını ve niceliksel karşılaştırmasını sunuyoruz.
DOI
10.1109/CVPRW56347.2022.00073
Cilt
2022-June
