۱. معرفی مقاله و اهمیت آن

در عصر دیجیتال کنونی، ویدیو به عنصری جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمره ما تبدیل شده است. از فیلم‌های سینمایی و برنامه‌های تلویزیونی گرفته تا کنفرانس‌های آنلاین و دوربین‌های نظارتی، کیفیت ویدیو تأثیر مستقیمی بر تجربه کاربری و کارایی سیستم‌ها دارد. با این حال، ویدیوها اغلب در معرض انواع مختلفی از تخریب قرار می‌گیرند؛ این تخریب‌ها می‌توانند ناشی از تاری حرکت، نویز، فشرده‌سازی بیش از حد، یا رزولوشن پایین باشند. بازیابی ویدیو (Video Restoration – VR) به مجموعه تکنیک‌هایی اطلاق می‌شود که هدفشان حذف این تخریب‌ها و بازگرداندن کیفیت اصلی ویدیو است. یکی از چالش‌برانگیزترین جنبه‌ها در این حوزه، چگونگی مدل‌سازی صحیح روابط بین فریمی در توالی‌های ویدیویی است. برخلاف تصاویر ثابت که هر فریم به تنهایی پردازش می‌شود، فریم‌های یک ویدیو حاوی اطلاعات زمانی و مکانی حیاتی هستند که در یک توالی پیوسته به هم مرتبط‌اند.

مقاله “یادگیری بدون نظارت توالی-به-توالیِ هم‌راستا با جریان برای بازیابی ویدیو” (Unsupervised Flow-Aligned Sequence-to-Sequence Learning for Video Restoration) که توسط لین و همکارانش ارائه شده است، پاسخی نوآورانه به این چالش ارائه می‌دهد. این تحقیق یک مدل پیشرفته را معرفی می‌کند که نه تنها به طور مؤثر تخریب‌های ویدیویی را کاهش می‌دهد، بلکه این کار را با استفاده از رویکردی بدون نظارت انجام می‌دهد. اهمیت این مقاله در آن است که با بهره‌گیری از مفاهیم پیشرفته مدل‌سازی توالی و جریان نوری (Optical Flow)، مرزهای قابلیت‌های فعلی در بازیابی ویدیو را گسترش می‌دهد و راه را برای بهبودهای چشمگیر در کیفیت بصری محتوای ویدیویی در کاربردهای متنوع هموار می‌سازد. این دستاورد به ویژه در شرایطی که داده‌های با نظارت (labeled data) کمیاب یا پرهزینه هستند، ارزشمند است.

۲. نویسندگان و زمینه تحقیق

این مقاله توسط تیمی از محققان برجسته شامل Jing Lin, Xiaowan Hu, Yuanhao Cai, Haoqian Wang, Youliang Yan, Xueyi Zou, Yulun Zhang و Luc Van Gool به رشته تحریر درآمده است. حضور محققانی با سابقه در زمینه بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق، به اعتبار و عمق علمی این کار می‌افزاید. زمینه اصلی این تحقیق، بینایی کامپیوتر و شناسایی الگو (Computer Vision and Pattern Recognition) است که یکی از پویاترین و در حال رشدترین حوزه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

این مقاله در ادامه تحقیقات گسترده‌ای در زمینه بازیابی ویدیو قرار می‌گیرد. پیش از این، بسیاری از روش‌ها برای حل مشکلات بازیابی ویدیو، به مدل‌های مبتنی بر جریان نوری یا مدل‌های بازگشتی (recurrent models) متکی بوده‌اند. با این حال، این روش‌ها اغلب با محدودیت‌هایی روبرو بودند، از جمله نیاز به حجم زیادی از داده‌های آموزشی با نظارت، حساسیت به دقت جریان نوری تخریب شده، یا ناتوانی در مدل‌سازی وابستگی‌های بلندمدت (long-range dependencies) در توالی‌های ویدیویی طولانی. تیم تحقیقاتی با تشخیص این کاستی‌ها، به دنبال رویکردی بودند که بتواند این چالش‌ها را به طور جامع‌تر و مؤثرتر برطرف کند.

تمرکز بر روش‌های بدون نظارت در این تحقیق، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. در بسیاری از سناریوهای واقعی، جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا و با نظارت برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، دشوار یا حتی غیرممکن است. این محدودیت، توسعه روش‌های بدون نظارت را به یکی از حوزه‌های کلیدی در تحقیقات بینایی کامپیوتر تبدیل کرده است. این مقاله با ارائه یک چارچوب بدون نظارت که به طور همزمان قابلیت‌های مدل‌سازی توالی و تخمین دقیق جریان نوری را ترکیب می‌کند، گامی مهم در این راستا برمی‌دارد و راه را برای کاربردهای عملی‌تر در سناریوهای کم‌داده باز می‌کند.

۳. چکیده و خلاصه محتوا

چالش اصلی در بازیابی ویدیو، چگونگی مدل‌سازی دقیق و مؤثر رابطه بین فریم‌ها در یک توالی ویدیویی است. این مقاله برای مقابله با این مسئله، یک مدل بدون نظارت توالی-به-توالیِ هم‌راستا با جریان (Unsupervised Flow-Aligned Sequence-to-Sequence Model – S2SVR) را پیشنهاد می‌کند.

این مدل بر دو نوآوری اصلی استوار است:

• مدل توالی-به-توالی (Sequence-to-Sequence model): این مدل که پیش از این در پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) برای مدل‌سازی توالی‌ها بسیار موفق عمل کرده است، برای اولین بار در حوزه بازیابی ویدیو مورد کاوش قرار می‌گیرد. مدل‌سازی سریالی بهینه شده، پتانسیل بالایی در اخذ وابستگی‌های بلندمدت بین فریم‌ها نشان می‌دهد. این رویکرد به مدل اجازه می‌دهد تا اطلاعات را از فریم‌های دورتر در توالی نیز به طور مؤثر در نظر بگیرد، که برای بازسازی دقیق جزئیات حیاتی است.
• برآوردگر جریان نوری بدون نظارت (Unsupervised optical flow estimator): برای به حداکثر رساندن پتانسیل مدل توالی-به-توالی، این مدل به یک برآوردگر جریان نوری بدون نظارت مجهز شده است. این برآوردگر با یک تابع زیان تقطیر بدون نظارت (unsupervised distillation loss) آموزش داده می‌شود. این تابع زیان جدید، می‌تواند مشکلات مربوط به تفاوت داده‌ها (data discrepancy) و جریان نوری تخریب‌شده و نام دقیق (inaccurate degraded optical flow) که در روش‌های قبلی مبتنی بر جریان نوری وجود داشتند را کاهش دهد. با استفاده از جریان نوری قابل اعتماد، مدل می‌تواند تطابق دقیق بین چندین فریم را برقرار کند.

برقراری ارتباط دقیق بین فریم‌ها از طریق جریان نوری، تفاوت حوزه بین زبان تک‌بعدی (که مدل S2S از آن الهام گرفته) و فریم‌های دو‌بعدی نامرتب را کاهش می‌دهد و در نتیجه، پتانسیل مدل توالی-به-توالی را برای بازیابی ویدیو به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد. در نهایت، S2SVR عملکردی برتر را در چندین وظیفه بازیابی ویدیو، از جمله حذف تاری ویدیو (video deblurring)، فرا تفکیک‌پذیری ویدیو (video super-resolution) و بهبود کیفیت ویدیوی فشرده (compressed video quality enhancement) از خود نشان می‌دهد. کد و مدل‌های این تحقیق به صورت عمومی در گیت‌هاب منتشر شده‌اند.

۴. روش‌شناسی تحقیق

روش‌شناسی پیشنهاد شده در این مقاله، موسوم به S2SVR، یک چارچوب جامع برای بازیابی ویدیو است که عناصر کلیدی مدل‌های توالی-به-توالی و تخمین جریان نوری بدون نظارت را به شکلی هوشمندانه ترکیب می‌کند. این رویکرد به گونه‌ای طراحی شده است که چالش‌های سنتی در مدل‌سازی روابط بین فریمی و نیاز به داده‌های با نظارت را مرتفع سازد.

۴.۱. مدل توالی-به-توالی (Sequence-to-Sequence Model)

اولین جزء اصلی، استفاده از یک معماری توالی-به-توالی (Seq2Seq) است. این معماری که در پردازش زبان‌های طبیعی (مانند ترجمه ماشینی) بسیار موفق بوده، شامل یک رمزگذار (encoder) و یک رمزگشا (decoder) است. در اینجا، فریم‌های ویدیویی به عنوان یک توالی از ورودی‌ها به رمزگذار داده می‌شوند. رمزگذار ویژگی‌های مرتبط را از این توالی استخراج کرده و به یک نمایش برداری فشرده (context vector) تبدیل می‌کند. سپس، رمزگشا این بردار زمینه را دریافت کرده و یک توالی خروجی از فریم‌های بازیابی شده را تولید می‌کند.

مزیت کلیدی استفاده از Seq2Seq در بازیابی ویدیو، توانایی آن در مدل‌سازی وابستگی‌های بلندمدت است. برخلاف مدل‌های بازگشتی سنتی (RNNs) که ممکن است با مشکل ناپدید شدن گرادیان (vanishing gradient) در توالی‌های طولانی مواجه شوند، معماری‌های Seq2Seq مدرن (مانند آنهایی که از مکانیسم توجه – attention mechanism – استفاده می‌کنند) می‌توانند به طور مؤثر اطلاعات را از فریم‌های دورتر در توالی حفظ و بازیابی کنند. این امر برای بازیابی جزئیات ظریف که ممکن است در فریم‌های قبلی ظاهر شده و در فریم‌های بعدی ناپدید شده باشند، حیاتی است.

۴.۲. برآوردگر جریان نوری بدون نظارت

جریان نوری، تخمینی از حرکت ظاهری اشیاء بین دو فریم متوالی در یک توالی ویدیویی است و نقش حیاتی در درک روابط بین فریم‌ها دارد. در این مقاله، یک برآوردگر جریان نوری بدون نظارت توسعه یافته است که به جای اتکا به داده‌های با نظارت (که اغلب دشوار یا پرهزینه هستند)، خودآموز عمل می‌کند.

قلب این برآوردگر، تابع زیان تقطیر بدون نظارت (unsupervised distillation loss) است. این تابع زیان به گونه‌ای طراحی شده که دو مشکل عمده در روش‌های قبلی مبتنی بر جریان نوری را حل کند:

1. تفاوت داده‌ها (Data Discrepancy): اغلب، مدل‌های جریان نوری روی مجموعه داده‌های مصنوعی یا ایده‌آل آموزش دیده‌اند که با داده‌های واقعی و تخریب‌شده ویدیویی تفاوت دارند. تابع زیان تقطیر، با یادگیری از خود داده‌های تخریب‌شده، این شکاف را پر می‌کند.
2. جریان نوری تخریب‌شده و نام دقیق (Inaccurate Degraded Optical Flow): در ویدیوهای تخریب‌شده (مثلاً دارای تاری)، محاسبه جریان نوری به دلیل فقدان جزئیات دقیق، بسیار دشوار می‌شود. تابع زیان پیشنهادی، با استفاده از یک فرآیند تقطیر دانش (knowledge distillation)، به مدل کمک می‌کند تا جریان نوری دقیق‌تری را حتی در شرایط سخت تخمین بزند. این فرآیند ممکن است شامل یادگیری از یک مدل “معلم” با کیفیت بالاتر یا استفاده از خود-نظارتی (self-supervision) باشد که در آن بخش‌هایی از داده برای ایجاد سیگنال‌های نظارتی استفاده می‌شوند.

۴.۳. هم‌راستاسازی با جریان (Flow-Alignment)

نوآوری کلیدی دیگر، چگونگی هم‌راستاسازی فریم‌ها با استفاده از جریان نوری است. پس از تخمین جریان نوری دقیق، این اطلاعات برای پیچیدن (warping) فریم‌های همسایه استفاده می‌شود تا آنها را با فریم هدف (فریم در حال پردازش) هم‌راستا کند. این عمل باعث می‌شود که پیکس‌های مربوط به یک نقطه ثابت در صحنه، در فریم‌های مختلف به صورت هم‌تراز قرار گیرند. این هم‌راستاسازی به مدل توالی-به-توالی کمک می‌کند تا:

• ارتباط دقیق‌تر بین فریم‌ها را برقرار کند، زیرا نقاط متناظر دیگر نیازی به جستجوی گسترده ندارند.
• تفاوت حوزه بین ورودی‌های تک‌بعدی (مانند توالی توکن‌ها در NLP) و فریم‌های دو‌بعدی نامرتب در ویدیو را کاهش دهد. این امر به مدل اجازه می‌دهد تا از پتانسیل کامل معماری Seq2Seq برای استدلال فضایی-زمانی بهره‌برداری کند.

با ترکیب این عناصر، S2SVR یک چارچوب قدرتمند ایجاد می‌کند که هم توانایی مدل‌سازی توالی‌های بلند را دارد و هم از جریان نوری دقیق برای درک حرکت بهره می‌برد، و همه اینها را در یک بستر بدون نظارت انجام می‌دهد.

۵. یافته‌های کلیدی

مدل S2SVR که در این مقاله معرفی شده است، نتایج چشمگیر و پیشرفته‌ای را در چندین وظیفه استاندارد بازیابی ویدیو به نمایش گذاشته است که نشان‌دهنده اثربخشی و برتری روش پیشنهادی است. این یافته‌ها به وضوح پتانسیل ترکیب مدل‌سازی توالی و جریان نوری بدون نظارت را برجسته می‌کنند.

۵.۱. عملکرد برتر در وظایف بازیابی ویدیو

S2SVR در سه وظیفه اصلی بازیابی ویدیو، عملکردی برتر (superior performance) نسبت به روش‌های پیشین از خود نشان داده است:

• حذف تاری ویدیو (Video Deblurring): در این وظیفه، هدف حذف تاری ناشی از حرکت دوربین یا سوژه است. S2SVR با مدل‌سازی دقیق حرکت بین فریم‌ها از طریق جریان نوری و استخراج وابستگی‌های بلندمدت، قادر به بازسازی فریم‌های واضح‌تر و با جزئیات بیشتر است. این بهبود به ویژه در ویدیوهایی با حرکت سریع یا تاری شدید، مشهود است.
• فرا تفکیک‌پذیری ویدیو (Video Super-Resolution – VSR): VSR به معنای افزایش رزولوشن یک ویدیوی با کیفیت پایین است. S2SVR با بهره‌گیری از اطلاعات غنی از فریم‌های همسایه و مدل‌سازی زمانی، می‌تواند جزئیات از دست رفته را با دقت بالا بازسازی کند و تصاویری با رزولوشن بالاتر و وضوح بهتر تولید نماید.
• بهبود کیفیت ویدیوی فشرده (Compressed Video Quality Enhancement): ویدیوهای فشرده شده، به خصوص با نرخ فشرده‌سازی بالا، دچار آرتیفکت‌ها (artifacts) و کاهش کیفیت می‌شوند. S2SVR با توانایی خود در بازسازی اطلاعات از دست رفته و حذف نویز فشرده‌سازی، می‌تواند کیفیت بصری ویدیوهای فشرده را به طور قابل توجهی بهبود بخشد و آنها را به حالتی نزدیک‌تر به ویدیوی اصلی بازگرداند.

۵.۲. دلایل برتری S2SVR

چندین عامل کلیدی به عملکرد استثنایی S2SVR کمک می‌کنند:

• مدل‌سازی مؤثر وابستگی‌های بلندمدت: استفاده از معماری توالی-به-توالی به S2SVR اجازه می‌دهد تا از اطلاعات فریم‌های دورتر در توالی نیز بهره ببرد. این امر برای بازسازی پایدار و منسجم ویدیو در طول زمان بسیار مهم است و از ناهماهنگی‌های محلی جلوگیری می‌کند.
• جریان نوری قابل اعتماد و بدون نظارت: توسعه یک برآوردگر جریان نوری که با تابع زیان تقطیر بدون نظارت آموزش دیده، مشکلات دقت جریان نوری در ویدیوهای تخریب شده را حل می‌کند. این جریان نوری قابل اعتماد، اساس هم‌راستاسازی دقیق فریم‌ها و درک صحیح حرکت را فراهم می‌آورد.
• کاهش تفاوت حوزه: هم‌راستاسازی فریم‌ها با استفاده از جریان نوری، شکاف بین مدل‌های توالی-به-توالی (که برای داده‌های تک‌بعدی طراحی شده‌اند) و طبیعت دو‌بعدی و ناهم‌تراز فریم‌های ویدیویی را پر می‌کند. این امر به مدل اجازه می‌دهد تا پتانسیل کامل خود را برای استدلال فضایی-زمانی به کار گیرد.

۵.۳. دسترسی عمومی به کد و مدل‌ها

یکی از دستاوردهای مهم و ارزشمند این تحقیق، انتشار عمومی کد و مدل‌ها در گیت‌هاب (https://github.com/linjing7/VR-Baseline) است. این اقدام نه تنها به جامعه علمی اجازه می‌دهد تا نتایج را بازتولید کنند و اعتبار پژوهش را تأیید نمایند، بلکه بستر مناسبی را برای تحقیقات آینده و توسعه‌های بعدی بر اساس این چارچوب فراهم می‌آورد. این شفافیت، سرعت پیشرفت در حوزه بازیابی ویدیو را تسریع می‌بخشد و امکان مقایسه‌های عادلانه با روش‌های آینده را فراهم می‌کند.

۶. کاربردها و دستاوردها

دستاوردها و پیشرفت‌های حاصل از مقاله S2SVR دارای پیامدهای گسترده‌ای در چندین حوزه کاربردی هستند، که نه تنها کیفیت بصری را بهبود می‌بخشند، بلکه کارایی و قابلیت اطمینان سیستم‌های مبتنی بر ویدیو را نیز افزایش می‌دهند.

۶.۱. کاربردهای مستقیم بازیابی ویدیو

• صنعت سرگرمی و رسانه: بهبود کیفیت ویدیوهای قدیمی، بازسازی آرشیوهای دیجیتالی، و افزایش وضوح محتوای ویدیویی برای پلتفرم‌های پخش آنلاین (مانند Netflix، YouTube). این فناوری می‌تواند تجربه دیداری مخاطبان را به میزان قابل توجهی ارتقا دهد.
• سیستم‌های نظارتی و امنیتی: حذف تاری و افزایش رزولوشن ویدیوهای ضبط شده توسط دوربین‌های نظارتی، به شناسایی چهره‌ها، پلاک خودروها و جزئیات مهم در صحنه‌های جرم کمک شایانی می‌کند. این امر می‌تواند منجر به افزایش کارایی نیروهای امنیتی و پلیس شود.
• تصویربرداری پزشکی: بهبود وضوح تصاویر و ویدیوهای پزشکی (مانند سونوگرافی، آندوسکوپی) می‌تواند به تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر بیماری‌ها توسط پزشکان کمک کند. کاهش نویز و افزایش جزئیات در این تصاویر، از اهمیت بالایی برخوردار است.
• ویدیو کنفرانس و ارتباطات آنلاین: در شرایط پهنای باند محدود، ویدیوها اغلب فشرده شده و کیفیتشان کاهش می‌یابد. S2SVR می‌تواند به بهبود کیفیت تصاویر در تماس‌های ویدیویی کمک کرده و تجربه ارتباطی را لذت‌بخش‌تر سازد.
• واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR): در محیط‌های VR/AR، کیفیت و واقع‌گرایی تصاویر بسیار مهم است. S2SVR می‌تواند به ارائه محتوای ویدیویی با کیفیت بالاتر در این پلتفرم‌ها کمک کند، که به نوبه خود منجر به تجربه کاربری فراگیرتر و واقعی‌تر می‌شود.

۶.۲. دستاوردهای علمی و فنی

• پیشگام در استفاده از Seq2Seq در VR: این مقاله برای اولین بار، پتانسیل مدل‌های توالی-به-توالی را که قبلاً در NLP به کار گرفته می‌شدند، در زمینه بازیابی ویدیو نشان می‌دهد. این امر راه را برای کاوش بیشتر این معماری‌های قدرتمند در مسائل بینایی کامپیوتر باز می‌کند.
• الگویی برای یادگیری بدون نظارت: توسعه تابع زیان تقطیر بدون نظارت برای تخمین جریان نوری، یک پیشرفت مهم در حوزه یادگیری بدون نظارت است. این روش، نیاز به داده‌های برچسب‌خورده گران‌قیمت را کاهش می‌دهد و به محققان اجازه می‌دهد تا با داده‌های واقعی و بدون نظارت کار کنند، که در بسیاری از سناریوها فراوان‌تر هستند.
• حل مشکلات جریان نوری تخریب شده: توانایی S2SVR در تخمین جریان نوری دقیق حتی در ویدیوهای با کیفیت پایین یا تخریب شده، یک گام بزرگ رو به جلو است. این مسئله یکی از نقاط ضعف اصلی در بسیاری از روش‌های قبلی مبتنی بر جریان نوری بود.
• تشویق به شفافیت و همکاری: انتشار عمومی کد و مدل‌ها، نه تنها به جامعه علمی کمک می‌کند تا از این تحقیق بهره ببرند، بلکه شفافیت را در تحقیقات هوش مصنوعی ترویج می‌دهد و امکان ساختن دانش بر روی کارهای قبلی را فراهم می‌سازد.

به طور خلاصه، دستاوردهای S2SVR فراتر از بهبود صرف کیفیت ویدیو است؛ این تحقیق با ارائه یک رویکرد نوآورانه و بدون نظارت، چالش‌های بنیادی در پردازش ویدیو را هدف قرار داده و راه‌حل‌هایی ارائه می‌دهد که می‌توانند تأثیرات مثبت گسترده‌ای در صنایع و تحقیقات آینده داشته باشند.

۷. نتیجه‌گیری

مقاله “یادگیری بدون نظارت توالی-به-توالیِ هم‌راستا با جریان برای بازیابی ویدیو” نقطه عطفی مهم در حوزه بازیابی ویدیو و یادگیری عمیق محسوب می‌شود. این تحقیق با ارائه یک مدل S2SVR نوآورانه، به طور مؤثر چالش دیرینه مدل‌سازی روابط بین فریمی در توالی‌های ویدیویی را حل می‌کند. اصلی‌ترین دستاوردهای این کار شامل بهره‌گیری پیشگامانه از معماری توالی-به-توالی در بازیابی ویدیو برای اخذ وابستگی‌های بلندمدت، و معرفی یک برآوردگر جریان نوری بدون نظارت قدرتمند است که با استفاده از تابع زیان تقطیر بدون نظارت، قادر به تخمین دقیق جریان نوری حتی در شرایط تخریب‌یافته است.

این رویکرد ترکیبی، امکان هم‌راستاسازی دقیق فریم‌ها را فراهم می‌آورد و تفاوت حوزه بین مدل‌های یک‌بعدی و فریم‌های دو‌بعدی ویدیویی را کاهش می‌دهد. در نتیجه، S2SVR توانسته است عملکردی برتر را در چندین وظیفه حیاتی بازیابی ویدیو از جمله حذف تاری، فرا تفکیک‌پذیری و بهبود کیفیت ویدیوی فشرده به نمایش بگذارد. این برتری نه تنها یک گام رو به جلو در دقت است، بلکه با ماهیت بدون نظارت خود، کاربردپذیری این روش را در سناریوهای واقعی که داده‌های با نظارت کمیاب هستند، به شدت افزایش می‌دهد.

انتشار عمومی کد و مدل‌های این تحقیق نیز به عنوان یک سهم مهم در جامعه علمی شناخته می‌شود که به شفافیت، بازتولیدپذیری و توسعه‌های آتی کمک می‌کند. کاربردهای گسترده این فناوری از بهبود کیفیت محتوای رسانه‌ای و سرگرمی گرفته تا افزایش کارایی سیستم‌های نظارتی، پزشکی و ارتباطات آنلاین، پتانسیل تحول‌آفرین این رویکرد را نشان می‌دهد.

در آینده، تحقیقات می‌تواند بر بهبود کارایی محاسباتی مدل S2SVR برای کاربردهای بی‌درنگ (real-time)، گسترش آن به سایر وظایف پردازش ویدیو، و ادغام با سایر تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت یا خود-نظارت (self-supervision) تمرکز کند. به طور کلی، مقاله لین و همکارانش نه تنها یک راه‌حل قدرتمند برای بازیابی ویدیو ارائه می‌دهد، بلکه الهام‌بخش مسیرهای جدیدی برای تحقیقات در تقاطع یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر و پردازش ویدیو است.