Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image Quality, Uniformity and Computation Improvement of Compressive Light Field Displays with U-Net

論文の概要: Image Quality, Uniformity and Computation Improvement of Compressive Light Field Displays with U-Net

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16987v1
Date: Thu, 28 Dec 2023 12:15:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-29 16:32:15.040348
Title: Image Quality, Uniformity and Computation Improvement of Compressive Light Field Displays with U-Net
Title（参考訳）: U-Netによる圧縮電界ディスプレイの画質, 均一性, 計算精度の向上
Authors: Chen Gao, Haifeng Li, Xu Liu, Xiaodi Tan
Abstract要約: 圧縮光場合成にU-Netモデルを適用する。積み重ねたCNNと反復アルゴリズムに基づく手法と比較して、この手法は画像の品質、均一性、計算量の削減をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.815337244740853
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We apply the U-Net model for compressive light field synthesis. Compared to methods based on stacked CNN and iterative algorithms, this method offers better image quality, uniformity and less computation.
Abstract（参考訳）: 圧縮光場合成にU-Netモデルを適用する。積み重ねたCNNと反復アルゴリズムに基づく手法と比較して、この手法は画像の品質、均一性、計算量の削減をもたらす。

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