إطار التحسين التلقائي لمعرفة تفضيلات المستخدم لتحسين الصور

الوصف

في هذا المشروع ، نقوم بتنفيذ خط أنابيب شامل لمعرفة تفضيلات المستخدم لتحسين الصور بطريقة مخصصة.
المكونات الخمسة الرئيسية لهذا المشروع هي: حساب مقياس المسافة ، وإيجاد مجموعة تدريب تمثل مجموعة البيانات إلى أقصى حد ، وإيجاد مجموعة معلمات مثالية لكل صورة تدريب ، وتدريب ، وأخيراً ، تحسين الصور.

تكمن كفاءة هذا النهج في حقيقة أنه يمكن إجراء جميع عمليات المعالجة تقريبًا في وضع عدم الاتصال ، لذلك يشارك المستخدم فقط في مرحلة تدريب قصيرة. لاختبار صحة هذه الطريقة ، أجرينا دراسات على المستخدمين ، وحقيقة أن طريقتنا كانت مفضلة على البرامج الاحترافية لبعض الصور تظهر إمكانات هذا النهج.

https://web.stanford.edu/class/ee368/Project_Autumn_1617/Reports/report_shah_luppescu.pdf