ترجمه فارسی مقاله Pix2Pix GAN پیشرفته برای حذف نقص بصری در تصاویر با پهپاد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Enhanced Pix2Pix GAN for Visual Defect Removal in UAV-Captured Images
عنوان مقاله به فارسی Pix2Pix GAN پیشرفته برای حذف نقص بصری در تصاویر با پهپاد
نویسندگان Volodymyr Rizun
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 4
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 10 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Prepared for IEEE APUAVD 2024 conference
توضیحات به فارسی ارسال شده 10 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: برای کنفرانس IEEE APUAVD 2024 تهیه شده است
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This paper presents a neural network that effectively removes visual defects from UAV-captured images. It features an enhanced Pix2Pix GAN, specifically engineered to address visual defects in UAV imagery. The method incorporates advanced modifications to the Pix2Pix architecture, targeting prevalent issues such as mode collapse. The suggested method facilitates significant improvements in the quality of defected UAV images, yielding cleaner and more precise visual results. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through evaluation on a custom dataset of aerial photographs, highlighting its capability to refine and restore UAV imagery effectively.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله یک شبکه عصبی ارائه شده است که به طور موثری نقص بینایی را از تصاویر با پهپاد حذف می کند.این برنامه دارای یک GAN پیشرفته Pix2Pix است ، که به طور خاص برای رفع نقایص بصری در تصاویر پهپاد ساخته شده است.این روش شامل اصلاحات پیشرفته در معماری Pix2Pix است و موضوعات رایج مانند سقوط حالت را هدف قرار می دهد.روش پیشنهادی پیشرفت های قابل توجهی در کیفیت تصاویر پهپاد نقص ، به دست آوردن پاک کننده و نتایج بصری دقیق تر را تسهیل می کند.اثربخشی رویکرد پیشنهادی از طریق ارزیابی در یک مجموعه داده سفارشی عکسهای هوایی نشان داده شده است ، و توانایی آن در اصلاح و بازگرداندن تصاویر پهپاد به طور مؤثر است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.