Neurala nätverk lärde att rita bilder

Neurala nätverksalgoritmer används framgångsrikt för att redigera foton, men idag kan de vanligtvis bara avsluta små fragment eller tvärtom ta bort onödiga objekt från bilder. Specialister från Google Research lyckades lära det neurala nätverket till mycket realistiska rita även stora områden på ramen, belägen på sidan, tack vare tillämpningen av algoritmen på arkitekturen i det generativa-konkurrenskraftiga neurala nätverket.

Neurala nätverket för bildbehandling innebär att algoritmen består av två delar: en av dem utför sin omedelbara uppgift - ritar ett foto, och den andra försöker särskilja resultatet från den första från de verkliga bilderna från träningsuppsättningen. En av nyckelfunktionerna i algoritmen är användningen av två fotografier: originalet, i vilket det rektangulära området är fyllt med en färg, och den andra som visar vilket område som fylldes.

Storleken på denna region var i olika fall 25, 50 och 75% av den ursprungliga ramen. Detta tillvägagångssätt gjorde det möjligt för diskrimineraren att koncentrera sig på det område som ritats av generatoren och därmed förbättra kvaliteten på bildigenkänning. Som ett resultat förbättrade detta betydligt generatorns kvalitet efter träning. Nästan två miljoner bilder från platsen365-Challenge-databasen användes som ett träningsprov.

Gillar du artikeln?

De senaste nyheterna från hushållsapparater: från smartphones och surfplattor till galna uppfinningar! OK Jag godkänner webbplatsens regler Tack. Vi har skickat ett bekräftelsemail till din e-post.

Rekommenderas

Vad är tredimensionellt ljud?
2019
Stålkula mot den tunga tanken IS-2 och karbin "Saiga MK"
2019
Moderna människors hjärna blir mindre: är vi verkligen dumma?
2019