بهینه سازی شبکه های عصبی عمیق برای فشرده سازی و بازسازی تصاویر با کیفیت بالا در زمان واقعی

با گسترش روزافزون کاربردهای مبتنی بر داده های تصویری در حوزه هایی نظیر شبکه های اجتماعی، پزشکی، ویدئوکنفرانس و سامانه های نظارتی، نیاز به روش های کارآمد برای فشرده سازی و بازسازی تصاویر با کیفیت بالا در زمان واقعی بیش از پیش احساس می شود. روش های سنتی فشرده سازی همچون JPEG و MPEG، اگرچه سال ها در عمل به کار رفته اند، اما در مواجهه با حجم عظیم داده ها و نیاز به پردازش سریع و کیفیت بالا دچار محدودیت هستند. در این میان، شبکه های عصبی عمیق (Deep Neural Networks - DNNs) به عنوان رویکردی نوین، امکان یادگیری الگوهای پیچیده و غیرخطی را فراهم کرده و راهکارهای پیشرفته ای برای بهبود فشرده سازی و بازسازی تصویر ارائه می دهند. این مقاله با تمرکز بر بهینه سازی شبکه های عصبی عمیق در این حوزه، ابتدا به مرور چالش های موجود می پردازد و سپس راهکارهای مبتنی بر معماری های نوین شبکه، الگوریتم های یادگیری، و تکنیک های کاهش پیچیدگی محاسباتی را مورد تحلیل قرار می دهد. در نهایت، نتیجه گیری مقاله نشان می دهد که استفاده از شبکه های عصبی عمیق بهینه سازی شده، ضمن کاهش حجم داده و افزایش سرعت پردازش، می تواند کیفیت بازسازی تصاویر را در سطحی نزدیک به ادراک انسانی حفظ کند و مسیر توسعه سیستم های پردازش تصویر در زمان واقعی را هموار سازد.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی عمیق ، فشرده سازی تصویر ، بازسازی تصویر ، یادگیری عمیق ، پردازش زمان واقعی ، بهینه سازی محاسباتی