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CT-Bound: 基于混合卷积和 Transformer 神经网络的噪声图像边界快速估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过混合卷积和Transformer神经网络，提出了快速边界估计方法CT-Bound，用于处理噪声图像。CT-Bound速度提高了100倍，生成准确且高质量的边界和颜色地图，实时生成边界地图和颜色地图视频。
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关键要点
- 提出了快速边界估计方法CT-Bound，结合卷积和Transformer神经网络。
- CT-Bound用于处理噪声图像，速度提高了100倍。
- 该方法生成准确且高质量的边界和颜色地图。
- CT-Bound能够实时生成边界地图和颜色地图视频，速度为每秒十帧。
- 在不需要额外微调的情况下，CT-Bound可处理实际捕获的图像。
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