Recentemente, o Google publicou um sonho profundo interessante. Além da geração de arte, como http://deepdreamgenerator.com/ , você vê alguma aplicação potencial de sonho profundo em visão computacional ou aprendizado de máquina?
Recentemente, o Google publicou um sonho profundo interessante. Além da geração de arte, como http://deepdreamgenerator.com/ , você vê alguma aplicação potencial de sonho profundo em visão computacional ou aprendizado de máquina?
Respostas:
Já existe pelo menos um aplicativo disponível, se você interpretar 'aplicativo' de maneira ampla o suficiente: Rede Neural Profunda desacoplado para segmentação semântica semi-supervisionada por Hong, Noh e Han . Eles o usam para segmentação de imagens . As redes de reconhecimento de imagem padrão podem fornecer apenas uma caixa delimitadora para cada objeto reconhecido em uma imagem. Se você deseja saber quais pixels constituem esse objeto, é necessário segmentar a imagem.
Basicamente, depois de encontrar um cachorro em uma imagem, a arquitetura de Hong et al. Propaga o cão através da rede neural até o nível de pixel, para encontrar os pixels que foram os mais responsáveis pelo aparecimento do cachorro. (Eles então usam esse mapa de calor como entrada para uma rede de segmentação supervisionada, não há sonhos profundos nessa parte.)
Isso já é uma espécie de prova de existência de que a idéia Deep Dream pode ser útil fora da manipulação de imagens. Mas eu também não subestimaria a manipulação da imagem. Menciono duas coisas que não são aplicações imediatas do Deep Dreaming, e não as temos atualmente, mas posso ver um caminho plausível do algoritmo original do Deep Dream em direção a elas:
aqui está outro aplicativo que é muito novo e demonstrado nas últimas semanas. os computadores estão filtrando imagens para se parecerem com pinturas no estilo distinto de diferentes artistas, como Van Gogh, Picasso, etc ... e parece possível, já que a tecnologia pode abranger diferentes estilos artísticos que podem ser usados para detecção de falsificações no mundo da arte. ponto. (muitas técnicas de análise muito avançadas são usadas historicamente nesta área.) observe que os métodos de filtragem são muito populares no Instagram, portanto, parece provável que estejam disponíveis comercialmente em algum momento.
É impossível provar um negativo, mas, além de usar o mesmo sistema de detecção de padrões em geral para detectar formas / imagens e substituí-las por outras imagens semelhantes, possivelmente para uso na correção automática de imagens ou similar, não acho que tenha real potencial fora das imagens modificadas.
Talvez eu tenha que excluir esta resposta se estiver comprovadamente errada.
Escala de cinza para colorir
Por exemplo:
http://s15.postimg.org/3xq8jx03f/image.jpg
para
http://s15.postimg.org/i5fx8kcsb/image.jpg
http://s15.postimg.org/c5s64wrzv/image.jpg
A madeira da árvore parece estranhamente vermelha, mas ainda assim, não é ruim. Isso funcionou, mas de maneira menos impressionante, com outras imagens em escala de cinza que eu tentei.
Filtro de palavrões visuais com reconhecimento de contexto, visualmente.
Em outros mundos, tornar as roupas fisicamente realistas e temáticas / estilisticamente adequadas para as pessoas que estão insuficientemente vestidas, para tornar a imagem mais segura para a família.
Essa é a ideia, no entanto, no momento, é não confiável e quando funciona imprecisa.
No entanto, mais ajustes nos parâmetros do sonho do que tenho acesso, ou possivelmente apenas usando mais iterações e um valor "oitava" mais baixo do que posso especificar, devem tornar os resultados muito mais confiáveis.
Exemplos:
Antes: http://s22.postimg.org/5sjpqbzoh/image.jpg
Depois: http://s22.postimg.org/wew6fb3vl/image.jpg
.