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CogSENet: 시각적으로 정렬된 의미론적 라우팅과 명시적 주파수 융합을 통한 블라인드 이미지 흐릿 제거

CogSENet · 2026-06-29

CogSENet은 독수리의 시각 시스템에서 영감을 받아 복잡한 흐릿 현상을 보정하는 새로운 프레임워크입니다.

Semantic-Driven State Space Module (SDSSM)을 통해 의미론적으로 정렬된 토큰 재그룹화가 가능하며, BiFreqFusionBlock (BFFB)은 주파수 분해를 통해 물리적으로 해석 가능한 텍스처 복구를 보장합니다.

실험 결과 CogSENet은 기존 흐릿 제거 방법보다 시각적 품질과 구조적 충실도 모두에서 뛰어난 성능을 보이며, 해제, 비, 노이즈 제거 작업에서도 우수한 성능을 냈습니다.

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