Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of neural network algorithms for atmospheric turbulence mitigation

論文の概要: Evaluation of neural network algorithms for atmospheric turbulence mitigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20816v1
Date: Mon, 28 Oct 2024 08:04:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-29 12:22:25.279135
Title: Evaluation of neural network algorithms for atmospheric turbulence mitigation
Title（参考訳）: 大気乱流緩和のためのニューラルネットワークアルゴリズムの評価
Authors: Tushar Jain, Madeline Lubien, Jerome Gilles,
Abstract要約: さまざまなニューラルネットワークが研究されており、静止しないカメラや物体が捉えた画像やビデオのぼやけに対処している。本稿では,これらの既存ネットワークの概要を述べるとともに,大気乱流によるぼかしを除去するための実験を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945721
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Abstract: A variety of neural networks architectures are being studied to tackle blur in images and videos caused by a non-steady camera and objects being captured. In this paper, we present an overview of these existing networks and perform experiments to remove the blur caused by atmospheric turbulence. Our experiments aim to examine the reusability of existing networks and identify desirable aspects of the architecture in a system that is geared specifically towards atmospheric turbulence mitigation. We compare five different architectures, including a network trained in an end-to-end fashion, thereby removing the need for a stabilization step.
Abstract（参考訳）: さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャが研究され、非定常カメラや被写体が捉えた画像やビデオのぼやけに対処している。本稿では,これらの既存ネットワークの概要を述べるとともに,大気乱流によるぼかしを除去するための実験を行う。本実験は, 既設ネットワークの再利用可能性について検討し, 大気の乱流緩和を指向したシステムにおいて, アーキテクチャの望ましい側面を明らかにすることを目的とする。エンドツーエンドでトレーニングされたネットワークを含む5つの異なるアーキテクチャを比較し、安定化ステップの必要性を取り除く。

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