一种用于视频快照压缩成像的简单低位量化框架

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

提出了一种简单的低位量化框架（称为 Q-SCI）用于基于端到端深度学习的视频 SCI 重构方法，通常包括特征提取、特征增强和视频重建模块

本研究提出了一个深度光学框架解决视频快照压缩成像的挑战，通过引入结构掩膜和Transformer网络实现动态范围的测量和重建。实验证明该框架是实现真实世界视频快照压缩成像的里程碑。

Transformer网络 动态范围 深度光学框架 结构掩膜 视频快照压缩成像
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