Recentemente Google ha pubblicato interessanti sogni profondi. Oltre alla generazione artistica come http://deepdreamgenerator.com/ , vedi qualche potenziale applicazione del sogno profondo nella visione artificiale o nell'apprendimento automatico?
Recentemente Google ha pubblicato interessanti sogni profondi. Oltre alla generazione artistica come http://deepdreamgenerator.com/ , vedi qualche potenziale applicazione del sogno profondo nella visione artificiale o nell'apprendimento automatico?
Risposte:
C'è già almeno un'applicazione in uscita, se interpreti 'l'applicazione' in modo abbastanza ampio: Rete Neurale Profonda Disaccoppiata per Segmentazione Semantica semi-supervisionata da Hong, Noh e Han . Lo usano per la segmentazione delle immagini . Le reti standard di riconoscimento delle immagini possono fornire solo un rettangolo di selezione per ogni oggetto riconosciuto su un'immagine. Se vuoi sapere quali pixel costituiscono quell'oggetto, devi fare la segmentazione dell'immagine.
Fondamentalmente, dopo aver trovato un cane su un'immagine, l'architettura di Hong et al-propaga indietro la dog-ness attraverso la rete neurale fino al livello dei pixel, per trovare i pixel che erano i più responsabili dell'apparizione del cane. (Quindi usano questa mappa di calore come input per una rete di segmentazione supervisionata, non c'è alcun sogno profondo in quella parte.)
Questa è già una prova dell'esistenza che l'idea di Deep Dream può essere utile al di fuori della manipolazione delle immagini. Ma non minimizzerei neanche la manipolazione delle immagini. Cito due cose che non sono applicazioni immediate di Deep Dreaming, e non le abbiamo attualmente, ma posso quasi vedere una strada plausibile dall'algoritmo Deep Dream originale verso queste:
ecco un'altra applicazione che è molto nuova e appena dimostrata nelle ultime settimane. i computer filtrano le immagini per assomigliare a dipinti nello stile distintivo di diversi artisti come Van Gogh, Picasso, ecc ... e sembra possibile poiché la tecnologia può comprendere diversi stili artistici e potrebbe essere utilizzata per il rilevamento di falsi nel mondo dell'arte in alcuni punto. (storicamente vengono utilizzate molte tecniche di analisi molto avanzate in quest'area). Si noti che i metodi di filtro sono molto popolari su Instagram, quindi sembra probabile che saranno disponibili in commercio ad un certo punto.
È impossibile dimostrare un aspetto negativo, ma a parte l'utilizzo dello stesso sistema di rilevamento del modello in generale per rilevare forme / immagini e sostituirle con altre immagini simili, possibilmente per l'uso nella correzione automatica dell'immagine o simili, non penso che abbia potenziale al di fuori della modifica delle immagini.
Potrebbe essere necessario eliminare questa risposta se è stata dimostrata errata.
Scala di grigi a colori
Per esempio:
http://s15.postimg.org/3xq8jx03f/image.jpg
per
http://s15.postimg.org/i5fx8kcsb/image.jpg
http://s15.postimg.org/c5s64wrzv/image.jpg
Il legno dell'albero sembra innaturalmente rosso ma comunque non è male. Questo ha funzionato, ma in modo meno impressionante con altre immagini in scala di grigi che ho provato.
Filtro volgarità visiva nettamente sensibile al contesto.
In altri mondi, rendere vestiti fisicamente realistici e tematicamente / stilisticamente appropriati alle persone che non sono sufficientemente vestite, per rendere l'immagine più sicura per la famiglia.
Questa è l'idea, tuttavia al momento è inaffidabile e quando funziona in modo impreciso.
Tuttavia, una maggiore messa a punto dei parametri del sogno di cui io abbia accesso, o forse semplicemente usando più iterazioni e un valore di "ottava" più basso di quello che posso specificare dovrebbero rendere i risultati molto più affidabili.
Esempi:
Prima: http://s22.postimg.org/5sjpqbzoh/image.jpg
Dopo: http://s22.postimg.org/wew6fb3vl/image.jpg
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