000			03273namaa22004091i 4500
003			OSt
005			20250223033235.0
008			240415s2023 |||a|||fr|m|| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _dara
049			_aDeposit
082	0	4	_a006.37
092			_a006.37 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.13.06.M.Sc.2023.Al.E
100	0		_aAli Abdellatif Elseddeek Ali Hussein, _epreparation.
245	1	0	_aEstimating Optical Flow Using Deep Learning with Event Cameras / _cBy Ali Abdellatif Elseddeek Ali Hussein; Under the Supervision of Prof. Dr. Amr Galaleldin Ahmed Wassal.
246	1	5	_aﺗﻘﺪﯾﺮ اﻟﺘﺪﻓﻖ اﻟﺒﺼﺮي ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﯿﻖ وﻛﺎﻣﯿﺮات اﻷﺣﺪاث
264		0	_c2023.
300			_a92 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc.) Cairo University, 2023.
504			_aBibliography: pages 79-92.
520			_aEstimating Optical Flow is one of the popular Computer Vision research problems. Recently, the new asynchronous event cameras were introduced in the Computer Vision field. A literature review is made on event cameras in this work. It is shown that utilizing Deep Neural networks and event cameras to solve the Optical Flow problem achieves better results. This work focuses on building a complete E-RAFT code. This is enhanced by optimizing the network. Finally, using transformers to estimate the optical flow problem is discussed, showing the expected results, followed by the outcomes of this trial.
520			_aيعد تقدير التدفق البصري أحد مشكلات البحث الشائعة في مجال الرؤية الحاسوبية. في الآونة الأخيرة، تم تقديم كاميرات الأحداث غير المتزامنة في مجال الرؤية الحاسوبية. تم إجراء مراجعة للأدبيات على كاميرات الأحداث في هذا العمل. تم اثبات أن استخدام الشبكات العصبية العميقة وكاميرات الأحداث لحل مشكلة التدفق البصري يحقق نتائج افضل. يركز هذا العمل على بناء نظام E-RAFT ومحاكاته. يتم تحسين النظام من خلال تحسين الشبكة. أخيرًا ، تمت مناقشة استخدام الTransformers لتقدير مشكلة التدفق البصري، مع إظهار النتائج المتوقعة، متبوعة بنتائج هذه التجربة.
530			_aIssued also as CD
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		7	_aComputer Vision _2qmark
653		0	_aComputer Vision _aOptical Flow _aEvent Cameras _aDeep Learning _aRecurrent Neural Networks
700	0		_aAmr Galaleldin Ahmed Wassal _ethesis advisor.
900			_b01-01-2023 _cAmr Galaleldin Ahmed Wassal _dMagda Bahaa Eldin Fayek _dReda Abdul-Wahab Ahmed El-Khoribi _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Computer Engineering
905			_aHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c166691