استخدام التعلم الذاتي الخاضع للإشراف الذاتي لإزالة التشويش من الصور

الصور جزء من حياتنا اليومية، من الصور التي نلتقطها إلى مقاطع الفيديو التي تسجلها الكاميرات في الأماكن العامة. فهي تحتوي على معلومات ثاقبة، وتتيح التكنولوجيا المتطورة إمكانية تحليل هذه البيانات وتفسيرها. 

وعلى وجه الخصوص، تمكّن الرؤية الحاسوبية، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI)، الآلات من معالجة المعلومات المرئية وفهم ما تراه، مثلما يفعل البشر. ومع ذلك، في تطبيقات العالم الحقيقي، غالباً ما تكون الصور بعيدة كل البعد عن الكمال. 

يمكن أن يؤدي تشويش الصور الناجم عن المطر أو الغبار أو الإضاءة المنخفضة أو قيود المستشعر إلى إخفاء التفاصيل المهمة، مما يجعل من الصعب على نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية detect الأجسام أو تفسير المشاهد بدقة. يساعد تقليل التشويش في الصورة على تقليل هذا التشويش، مما يجعل من الممكن لنماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية رؤية التفاصيل بوضوح أكبر وإجراء تنبؤات أفضل.

‍

‍

تقليديًا، اعتمدت عملية إزالة التشويش من الصور على التعلّم تحت الإشراف، حيث يتم تدريب النماذج باستخدام أزواج من الصور المشوشة والصور النظيفة لتعلم كيفية إزالة التشويش. ومع ذلك، فإن جمع الصور المرجعية النظيفة تمامًا ليس عمليًا دائمًا.

ولمواجهة هذا التحدي، طوَّر الباحثون مُزيلات ضوضاء الصور ذاتية الإشراف. وهم يهدفون إلى تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم مباشرةً من البيانات، وإنشاء إشارات التعلم الخاصة بهم لإزالة الضوضاء والاحتفاظ بالتفاصيل المهمة دون الحاجة إلى صور مرجعية نظيفة.

في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على أدوات إزالة التشفير الذاتي للصور الخاضعة للإشراف الذاتي، وكيفية عملها، والتقنيات الرئيسية التي تقف وراءها، وتطبيقاتها في العالم الحقيقي. لنبدأ!

ما هو تقليل التشويش الذاتي للصور الخاضع للإشراف الذاتي؟

يمكن للصور الصاخبة أن تجعل من الصعب على نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية تفسير ما في الصورة. قد تبدو الصورة الملتقطة في ظروف الإضاءة المنخفضة، على سبيل المثال، مشوشة أو غير واضحة، مما يخفي السمات الدقيقة التي تساعد النموذج على تحديد الأشياء بدقة.

في عملية إزالة الضوضاء القائمة على التعلّم تحت الإشراف،يتم تدريب النماذج باستخدام أزواج من الصور، إحداهما مشوشة والأخرى نظيفة، لتعلّم كيفية إزالة الضوضاء غير المرغوب فيها. على الرغم من أن هذا النهج يعمل بشكل جيد، إلا أن جمع بيانات مرجعية نظيفة تمامًا غالبًا ما يستغرق وقتًا طويلاً وصعبًا في سيناريوهات العالم الحقيقي.

لهذا السبب اتجه الباحثون إلى تقليل التشويش على الصور الخاضع للإشراف الذاتي. يعتمد تقليل التشويش الذاتي للصور الخاضع للإشراف الذاتي على مفهوم التعلّم الخاضع للإشراف الذاتي، حيث تقوم النماذج بتعليم نفسها بنفسها من خلال إنشاء إشارات التعلم الخاصة بها من البيانات.  

نظرًا لأن هذه الطريقة لا تعتمد على مجموعات البيانات الكبيرة الموسومة، فإن تقليل الضوضاء الخاضع للإشراف الذاتي أسرع وأكثر قابلية للتطوير وأسهل في التطبيق في مجالات مثل التصوير الفوتوغرافي في الإضاءة المنخفضة والتصوير الطبي وتحليل صور الأقمار الصناعية، حيث لا تتوفر صور مرجعية نظيفة في كثير من الأحيان.

بدلاً من الاعتماد على الصور المرجعية النظيفة، يتدرب هذا النهج مباشرةً على البيانات المشوشة من خلال التنبؤ بالبيكسلات المقنّعة أو إعادة بناء الأجزاء المفقودة. من خلال هذه العملية، يتعلم النموذج معرفة الفرق بين تفاصيل الصورة ذات المغزى والضوضاء العشوائية، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر وضوحًا ودقة. 

على الرغم من أنه قد يبدو مشابهًا للتعلم غير الخاضع للإشراف، إلا أن التعلم الخاضع للإشراف الذاتي هو في الواقع حالة خاصة منه. الفرق الرئيسي هو أنه في التعلّم الخاضع للإشراف الذاتي، يقوم النموذج بإنشاء تسمياته الخاصة أو إشارات التدريب الخاصة به من البيانات لتعلم مهمة محددة. في المقابل، يركز التعلّم غير الخاضع للإشراف على إيجاد أنماط أو هياكل خفية في البيانات دون أي مهمة واضحة أو هدف محدد مسبقًا.

استراتيجيات التعلُّم في إزالة الضوضاء تحت الإشراف الذاتي

فيما يتعلق بإلغاء التشويش الخاضع للإشراف الذاتي، هناك عدة طرق للتعلم. تقوم بعض نماذج إزالة الضوضاء الخاضعة للإشراف الذاتي بملء وحدات البكسل المقنعة أو المفقودة، بينما يقارن البعض الآخر بين إصدارات متعددة مشوشة من نفس الصورة للعثور على تفاصيل متسقة. 

على سبيل المثال، تركز طريقة شائعة تُعرف باسم تعلّم البقعة العمياء على تدريب نموذج إزالة التشويش على تجاهل البكسل الذي يعيد بناءه والاعتماد على السياق المحيط بدلاً من ذلك. بمرور الوقت، يعيد النموذج بناء صور عالية الجودة مع الحفاظ على القوام والحواف والألوان الأساسية.

كيف يعمل التعلم الخاضع للإشراف الذاتي لإزالة الضوضاء

بعد ذلك، سنستكشف العملية الكامنة وراء كيفية إزالة التعلم الخاضع للإشراف الذاتي للضوضاء. 

تبدأ عملية إزالة التشويش الخاضعة للإشراف الذاتي عادةً بتغذية الصور المشوشة بنموذج إزالة التشويش. يقوم النموذج بتحليل وحدات البكسل القريبة لتقدير الشكل الذي يجب أن يبدو عليه كل بكسل غير واضح أو بكسل مقنع، ويتعلم تدريجيًا التمييز بين الضوضاء والتفاصيل المرئية الحقيقية.

فكر في صورة لسماء مظلمة ومحببة. ينظر النموذج إلى النجوم القريبة والأنماط المحيطة بها للتنبؤ بالشكل الذي يجب أن تبدو عليه كل رقعة مشوشة بدون ضوضاء. من خلال تكرار هذه العملية عبر الصورة بأكملها، يتعلم النموذج فصل الضوضاء العشوائية عن السمات ذات المعنى، مما ينتج عنه نتيجة أوضح وأكثر دقة.

بعبارة أخرى، يتنبأ النموذج بنسخة أنظف من الصورة بناءً على السياق، دون الحاجة إلى مرجع نظيف تمامًا. يمكن تنفيذ هذه العملية باستخدام أنواع مختلفة من النماذج، لكل منها نقاط قوة فريدة في التعامل مع الضوضاء. 

أنواع النماذج المستخدمة للحد من ضوضاء الصور الخاضعة للإشراف الذاتي

فيما يلي نظرة سريعة على أنواع النماذج التي يشيع استخدامها لإزالة الضوضاء من الصور الخاضعة للإشراف الذاتي:

• الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي نماذج تعلُّم عميقة مصممة للتعرف على الأنماط في مناطق صغيرة من الصورة. وهي تفحص الصور باستخدام مرشحات detect الحواف والأشكال والأنسجة. في إزالة التشويش الخاضع للإشراف الذاتي، غالبًا ما تستخدم هذه النماذج تقنيات البقعة العمياء، حيث يتم استبعاد البيكسل المستهدف من المدخلات بحيث يتنبأ النموذج بقيمته بناءً على البيكسلات المحيطة فقط. يساعد هذا النموذج على تجنب نسخ الضوضاء وبدلاً من ذلك يستنتج تفاصيل أنظف.
• أجهزة الترميز التلقائي: أجهزة التشفير التلقائي هي شبكات عصبية تتعلم ضغط البيانات وإعادة بنائها. فهي تقوم أولاً بتقليل الصورة إلى تمثيل أصغر (ترميز) ثم إعادة بنائها (فك الترميز). وفي أثناء هذه العملية، تتعلم هذه الشبكات التقاط الميزات المرئية المهمة مثل الأشكال والأنسجة مع تصفية الضوضاء العشوائية والتفاصيل غير ذات الصلة.
• النماذج القائمة على المحولات: المحولات هي نماذج تم تطويرها في الأصل لمعالجة اللغة الطبيعية ولكنها تُستخدم الآن على نطاق واسع في مهام الرؤية. فهي تعالج الصورة بأكملها دفعة واحدة، وتتعلم كيفية ارتباط المناطق المختلفة ببعضها البعض. يسمح لها هذا المنظور الشامل بالحفاظ على التفاصيل الدقيقة والاتساق الهيكلي، حتى في الصور المعقدة أو عالية الدقة.

‍

يساعد تدريب هذه النماذج باستخدام صور تم التقاطها في إعدادات إضاءة مختلفة وإعدادات ISO على العمل بشكل جيد في العديد من المواقف الواقعية. في الكاميرات الرقمية، تتحكم إعدادات ISO في مدى سطوع الكاميرا للصورة من خلال تضخيم الإشارة التي تستقبلها. 

تجعل حساسية ISO الأعلى الصور أكثر سطوعًا في الأماكن المظلمة ولكنها تزيد أيضًا من التشويش وتقلل من التفاصيل. من خلال التعلم من الصور الملتقطة بمستويات ISO مختلفة، تتحسن النماذج في تمييز التفاصيل الحقيقية عن التشويش، مما يؤدي إلى نتائج أكثر وضوحًا ودقة.

كيف يمكن لمزيل الضوضاء معرفة ما هو الضجيج وما هو حقيقي؟

تتعلم أجهزة إزالة التشويش التمييز بين الضوضاء وتفاصيل الصورة الحقيقية من خلال تقنيات تدريب مختلفة، وهي منفصلة عن أنواع النماذج المستخدمة لإزالة التشويش. تصف أنواع النماذج مثل السي إن إن إن والترميز التلقائي والمحولات بنية الشبكة وكيفية معالجتها للمعلومات المرئية.

من ناحية أخرى، تحدد تقنيات التدريب كيفية تعلم النموذج. تستخدم بعض الأساليب التنبؤ القائم على السياق، حيث يملأ النموذج وحدات البكسل المفقودة أو المحجوبة باستخدام معلومات من المناطق القريبة. 

يستخدم آخرون التعلّم القائم على إعادة البناء، حيث يقوم النموذج بضغط الصورة إلى شكل أبسط ثم إعادة بنائها، مما يساعده على التعرف على البنى ذات المعنى مثل الحواف والأنسجة مع تصفية الضوضاء العشوائية.

يُحدد نوع النموذج وتقنية التدريب معًا مدى فعالية مُزيل التشويش في تنظيف الصور. من خلال الجمع بين البنية الصحيحة ونهج التعلّم الصحيح، يمكن لمزيلات الضوضاء ذاتية الإشراف التكيف مع العديد من أنواع الضوضاء وإنتاج صور أكثر وضوحًا ودقة حتى بدون بيانات مرجعية نظيفة.

التقنيات الرئيسية في إزالة الضوضاء عن الصور الخاضعة للإشراف الذاتي للذكاء الاصطناعي

فيما يلي بعض تقنيات التدريب الأكثر استخدامًا التي تمكّن من تقليل التشويش الذاتي الفعال للصور الخاضعة للإشراف الذاتي:

• Noise2Noise: تقوم هذه الطريقة بتدريب نموذج باستخدام نسختين مشوشتين من نفس الصورة. نظرًا لأن الضوضاء في كل نسخة عشوائية، يتعلم النموذج التركيز على التفاصيل المتسقة التي تمثل الصورة الحقيقية وتجاهل الضوضاء. تعمل هذه الطريقة بشكل أفضل عندما تتوفر عدة لقطات مشوشة لنفس المشهد، كما هو الحال في التصوير الفوتوغرافي المتتابع أو التصوير الطبي والعلمي.
• Noise2Void أو Noise2Self: تتدرب هذه التقنيات على صورة واحدة مشوشة من خلال إخفاء (إخفاء) بكسل والطلب من النموذج التنبؤ بقيمته بناءً على وحدات البكسل المحيطة. هذا يمنع النموذج من نسخ البيانات المشوشة ببساطة ويساعده على تعلم البنية الطبيعية للصور. وهي مفيدة بشكل خاص عندما تتوفر صورة واحدة فقط مشوشة، كما هو الحال في الفحص المجهري أو علم الفلك أو التصوير الفوتوغرافي في الإضاءة المنخفضة.
• شبكات البقعة العمياء: وهي مصممة خصيصًا بحيث لا يستطيع النموذج رؤية البكسل الذي يعيد بناءه. وبدلاً من ذلك، تعتمد على المعلومات من المنطقة المحيطة لتقدير الشكل الذي يجب أن يبدو عليه ذلك البكسل. هذا يجعل إزالة الضوضاء أكثر دقة وغير متحيزة، وغالبًا ما يتم دمجها مع طرق Noise2Void أو Noise2Self في مهام إزالة التشويش على مستوى البكسل.
• التشفير التلقائي المقنع (MAE): في هذا النهج، يتم إخفاء أجزاء من الصورة، ويتعلم النموذج إعادة بناء المناطق المفقودة. من خلال القيام بذلك، يتعلّم النموذج كلاً من التفاصيل الدقيقة والبنية الإجمالية، مما يساعده على تمييز المحتوى الحقيقي من الضوضاء. تُعد برامج الترميز التلقائي المقنّع فعّالة بشكل خاص في الصور عالية الدقة أو المعقدة حيث يعمل فهم السياق الأوسع على تحسين الاستعادة.

تقييم أنظمة إزالة الضبابية من الصور

إن تقليل التشويش في الصورة هو توازن دقيق بين هدفين: تقليل التشويش والحفاظ على التفاصيل الدقيقة سليمة. يمكن أن يؤدي الإفراط في تقليل التشويش إلى جعل الصورة تبدو ناعمة أو ضبابية، بينما يمكن أن يؤدي الإفراط في تقليل التشويش إلى ترك تحبيب أو تشويش غير مرغوب فيه.

ولفهم مدى نجاح النموذج في تحقيق هذا التوازن، يستخدم الباحثون مقاييس تقييم تقيس كلاً من وضوح الصورة والحفاظ على التفاصيل. توضح هذه المقاييس مدى جودة النموذج في تنظيف الصورة دون فقدان المعلومات المرئية المهمة. 

فيما يلي مقاييس التقييم الشائعة التي تساعد في قياس جودة الصورة وأداء تقليل التشويش:

• متوسط الخطأ التربيعي (MSE): وهو يقيس متوسط الفرق المربّع بين الصور الأصلية والصور التي تم تشويهها. يسلط الضوء على مدى قرب الناتج من الصورة الأصلية على مستوى البكسل. تعني قيم MSE الأقل وجود أخطاء أقل ونتيجة أكثر دقة.
  
• نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR): يقارن هذا المقياس قوة إشارة الصورة الأصلية إلى الضوضاء المتبقية، معبراً عنها بالديسيبل. يتم استخدامه لمعرفة مقدار التفاصيل الأصلية التي تم الاحتفاظ بها بعد إزالة الضوضاء. تعني قيم PSNR الأعلى صورًا أوضح وأعلى جودة.
  
• مقياس مؤشر التشابه الهيكلي (SSIM): يقيّم SSIM البنية والسطوع والتباين لتقييم التشابه بين الصورة التي تم تشويهها والصورة الأصلية. وهو يركز على كيفية رؤية البشر للصور، وليس فقط الأرقام الخام. تعني درجات SSIM الأعلى أن الصورة تبدو أكثر طبيعية ومطابقة للأصل.
  
• المقاييس الإدراكية: تستخدم هذه المقاييس نماذج التعلم العميق للحكم على مدى واقعية وطبيعية الصورة. بدلاً من مقارنة وحدات البكسل الفردية، فهي تركز على المظهر العام والملمس والتشابه البصري. في معظم الحالات، تعني الدرجات المنخفضة أن الصورة تبدو أقرب إلى الصورة الأصلية وأكثر إرضاءً للبشر.

تطبيقات تقليل التشويش الخاضع للإشراف الذاتي

والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لماهية تقليل التشويش، دعنا نستكشف كيف يتم تطبيق تقليل التشويش الذاتي للصور الخاضع للإشراف الذاتي في سيناريوهات العالم الحقيقي.

استخدام تقليل الضوضاء ذاتي الإشراف في التصوير الفلكي

ليس من السهل التقاط صور واضحة للنجوم والمجرات. فالسماء ليلاً مظلمة، لذلك غالباً ما تتطلب الكاميرات أوقات تعريض ضوئي طويلة، مما قد يؤدي إلى تشويش غير مرغوب فيه. يمكن لهذا التشويش أن يطمس التفاصيل الكونية الدقيقة ويجعل من الصعب detect الإشارات الخافتة

يمكن أن تساعد أدوات إزالة الضوضاء التقليدية في تقليل التشويش، لكنها غالبًا ما تزيل تفاصيل مهمة معها. يوفر تقليل التشويش الخاضع للإشراف الذاتي بديلاً أكثر ذكاءً. من خلال التعلم مباشرةً من الصور المشوشة، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط التي تمثل ميزات حقيقية وفصلها عن التشويش العشوائي.

والنتيجة هي الحصول على صور أكثر وضوحًا للأجرام السماوية مثل النجوم والمجرات والشمس، مما يكشف عن تفاصيل خافتة قد لا يمكن ملاحظتها. ويمكنه أيضًا تحسين السمات الفلكية الدقيقة، مما يحسن وضوح الصورة ويجعل البيانات أكثر فائدة للبحث العلمي.

‍

‍

إزالة الضوضاء ذاتية الإشراف للتصوير الطبي

غالباً ما تلتقط صور الفحوصات الطبية مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب والصور المجهرية ضوضاء قد تجعل من الصعب رؤية التفاصيل الصغيرة. قد يكون هذا الأمر مشكلة عندما يحتاج الأطباء إلى اكتشاف العلامات المبكرة للمرض أو track التغيرات مع مرور الوقت. 

يمكن أن يأتي تشويش الصور من حركة المريض، أو انخفاض قوة الإشارة، أو القيود المفروضة على كمية الإشعاع التي يمكن استخدامها. لجعل عمليات المسح الطبي أكثر وضوحاً، استكشف الباحثون طرقاً ذاتية الإشراف لإزالة التشويش مثل Noise2Self وغيرها من الأساليب المماثلة. 

تم تدريب هذه النماذج مباشرةً على صور الرنين المغناطيسي للدماغ المشوشة، حيث تتعلم أنماط التشويش من تلقاء نفسها وتقوم بتنظيفها دون الحاجة إلى أمثلة واضحة تماماً. أظهرت الصور المعالجة نسيجاً أكثر وضوحاً وتبايناً أفضل، مما يسهل تحديد البنى الدقيقة. تعمل أجهزة إزالة التشويش المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذه على تبسيط سير العمل في التصوير التشخيصي وتحسين كفاءة التحليل في الوقت الفعلي.

‍

‍

تحسين أنظمة الرؤية مع إزالة الضوضاء ذاتية الإشراف

في معظم الحالات، يكون لتقليل التشويش تأثير كبير عبر مجموعة كبيرة من تطبيقات الرؤية الحاسوبية. فمن خلال إزالة الضوضاء والتشوهات غير المرغوب فيها، ينتج عن ذلك بيانات إدخال أنظف وأكثر اتساقًا لنماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية لمعالجتها.

تؤدي الصور الأكثر وضوحًا إلى تحسين الأداء في مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام، وتجزئة النماذج، والتعرف على الصور. فيما يلي بعض الأمثلة على التطبيقات التي تستخدم فيها نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية، مثل Ultralytics YOLO11 Ultralytics YOLO26، يمكن أن تستفيد من إزالة الضوضاء:

• الفحص الصناعي: يؤدي تقليل الضوضاء إلى اكتشاف أكثر دقة للعيوب السطحية أو الحالات الشاذة في بيئات التصنيع، مما يؤدي إلى تحسين مراقبة الجودة.
• القيادة والملاحة الذاتية: يعمل على تحسين عملية اكتشاف الأجسام والعوائق في الظروف الصعبة مثل الإضاءة المنخفضة أو المطر أو الضباب، مما يحسّن السلامة والموثوقية بشكل عام.
• المراقبة والأمن: تعمل ميزة تقليل الضوضاء على تحسين جودة الصورة في الإضاءة المنخفضة أو في مقاطع الفيديو ذات الضغط العالي، مما يسمح بتحديد وتتبع الأجسام أو الأشخاص بشكل أفضل.
• التصوير تحت الماء: يقلل تقليل التشويش من التشتت والتشويه الضوئي، مما يعزز الرؤية والتعرف على الأجسام في الظروف العكرة تحت الماء.

إيجابيات وسلبيات إزالة الضوضاء تحت الإشراف الذاتي

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام تقليل التشويش الخاضع للإشراف الذاتي في أنظمة التصوير:

• القدرة على التكيف مع الضوضاء: يمكن لطرق إزالة الضوضاء الخاضعة للإشراف الذاتي أن تتعلم مباشرةً من البيانات المشوشة دون الحاجة إلى مراجع نظيفة مقترنة. وهذا يجعلها قابلة للتكيف بدرجة كبيرة مع مجموعة كبيرة من مستويات وأنواع الضوضاء في العالم الحقيقي، مثل ضوضاء المستشعر أو ضبابية الحركة أو التداخل البيئي.
• الحفاظ على التفاصيل: عندما يتم تصميم هذه النماذج بشكل جيد، تحافظ هذه النماذج على القوام الدقيق والحواف التي تعتبر ضرورية لتفسير الصور بدقة. تساعد الأساليب مثل شبكات البقع العمياء والتعلم القائم على الإخفاء في الحفاظ على المعلومات الهيكلية مع تقليل التشويش.
• معالجة مسبقة أقل: من خلال التعلّم لتعيين المدخلات المشوشة إلى تمثيلات نظيفة باستخدام البيانات المتاحة فقط، يقلل النموذج من الحاجة إلى التصفية اليدوية أو خوارزميات إزالة التشويش المصنوعة يدويًا أو مجموعات بيانات التدريب المنسقة.

على الرغم من فوائدها، فإن إزالة الضوضاء تحت الإشراف الذاتي تأتي أيضًا مع بعض القيود. فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها:

• المتطلبات الحاسوبية: يمكن أن تتطلب البنى العصبية العميقة المستخدمة لإزالة الضوضاء تحت الإشراف الذاتي، وخاصة النماذج القائمة على المحولات، طاقة حاسوبية وموارد ذاكرة كبيرة مقارنةً بتقنيات التصفية التقليدية.
• تعقيد تصميم النموذج: يتطلب تحقيق النتائج المثلى اختيارًا دقيقًا لإعدادات النموذج، مثل استراتيجية الإخفاء ووظيفة الخسارة، والتي يمكن أن تختلف باختلاف أنواع الضوضاء المختلفة.
• تحديات التقييم: لا تتطابق مقاييس جودة الصورة الشائعة دائمًا مع مدى طبيعية أو واقعية الصورة التي تم تشويهها، لذلك غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى إجراء فحوصات بصرية أو خاصة بمهمة محددة.

النقاط الرئيسية

يساعد تقليل الضوضاء الخاضع للإشراف الذاتي نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم مباشرةً من الصور المشوشة، مما ينتج عنه نتائج أوضح مع الحفاظ على التفاصيل الدقيقة. تعمل هذه التقنية بفعالية عبر مجموعة متنوعة من السيناريوهات الصعبة، مثل الإضاءة المنخفضة وحساسية ISO العالية والصور التفصيلية. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المرجح أن تلعب هذه التقنيات دورًا أساسيًا في مختلف تطبيقات الرؤية الحاسوبية. 

انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف المزيد عن الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تتطلع إلى إنشاء مشروعك الخاص بالذكاء الاصطناعي المرئي الخاص بك، تحقق من خيارات الترخيص لدينا. استكشف المزيد حول تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي المرئي في البيع بالتجزئة من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا.