최근 Google은 흥미로운 깊은 꿈을 발표했습니다. http://deepdreamgenerator.com/ 과 같은 예술 생성 외에도 컴퓨터 비전이나 기계 학습에서 딥 드림의 잠재적 인 응용 프로그램이 있습니까?
최근 Google은 흥미로운 깊은 꿈을 발표했습니다. http://deepdreamgenerator.com/ 과 같은 예술 생성 외에도 컴퓨터 비전이나 기계 학습에서 딥 드림의 잠재적 인 응용 프로그램이 있습니까?
답변:
'응용 프로그램'을 광범위하게 해석 할 경우 이미 하나 이상의 응용 프로그램이 있습니다 . Hong, Noh 및 Han의 Semi-supervised Semantic Segmentation을위한 Decoupled Deep Neural Network 이미지 분할에 사용합니다 . 표준 이미지 인식 네트워크는 이미지에서 인식 된 각 개체에 대한 경계 상자 만 제공 할 수 있습니다. 해당 객체를 구성하는 픽셀을 알고 싶다면 이미지 세분화를 수행해야합니다.
기본적으로 이미지에서 개를 찾은 후 Hong 등의 아키텍처는 신경망을 통해 개 수준을 픽셀 수준까지 역 전파하여 개가 가장 많이 나타나는 픽셀을 찾습니다. 그런 다음이 히트 맵을 감독 된 세그먼테이션 네트워크에 대한 입력으로 사용하므로 그 부분에는 큰 꿈이 없습니다.
이것은 이미 Deep Dream 아이디어가 이미지 조작 외부에서 유용 할 수 있다는 일종의 존재 증거입니다. 그러나 나는 이미지 조작 자체를 경시하지 않을 것이다. 나는 Deep Dreaming을 즉시 적용하지 않는 두 가지를 언급하고 있지만 현재 가지고 있지는 않지만 원래 Deep Dream 알고리즘에서 다음으로 향하는 그럴듯한 길을 볼 수 있습니다.
여기에 매우 새로운 응용 프로그램이 있으며 최근 몇 주 안에 시연되었습니다. 컴퓨터 등 다른 예술가 예를 들어 반 고흐, 피카소의 독특한 스타일 그림처럼 보이도록 이미지를 필터링하는 ... 그리고 기술이 사용될 수 있습니다 다른 예술적인 스타일을 포함 할 수 있기 때문에이 가능한 것 같다 위조 감지 일부의 예술 세계를 포인트. (이 분야에서는 역사적으로 많은 고급 분석 기술이 사용되었습니다.) Instagram에서 필터링 방법은 매우 인기가 있으므로 어느 시점에서 상업적으로 사용할 수있을 것 같습니다.
부정적인 것을 증명하는 것은 불가능하지만 일반적으로 동일한 패턴 감지 시스템을 사용하여 모양 / 이미지를 감지하고 다른 유사한 이미지로 대체하는 것 외에는 자동 이미지 보정 또는 이와 유사한 용도로 사용할 수 있습니다. 사진 수정 이외의 가능성.
이 답변이 잘못되었다는 것을 삭제해야 할 수도 있습니다.
그레이 스케일에서 컬러로
예를 들면 다음과 같습니다.
http://s15.postimg.org/3xq8jx03f/image.jpg
에
http://s15.postimg.org/i5fx8kcsb/image.jpg
http://s15.postimg.org/c5s64wrzv/image.jpg
나무는 부 자연스럽게 붉게 보이지만 여전히 나쁘지 않습니다. 이것은 시도했지만 다른 그레이 스케일 이미지와는 덜 인상적입니다.
자연스럽고 상황 인식적인 시각적 비속어 필터.
다른 세상에서는 옷을 충분히 입지 않은 사람들에게 신체적으로 현실적이고 주제별로 / 문학적으로 적합한 옷을 입혀 이미지를보다 안전하게 만들 수 있습니다.
그러나 그 아이디어는 현재 신뢰할 수없고 작동이 정확하지 않은 시점입니다.
그러나 내가 액세스 할 수있는 것보다 꿈의 매개 변수를 더 많이 조정하거나, 내가 지정할 수있는 것보다 더 많은 반복 및 더 낮은 "옥타브"값을 사용하면 결과가 훨씬 신뢰할 수 있습니다.
예 :
이전 : http://s22.postimg.org/5sjpqbzoh/image.jpg
이후 : http://s22.postimg.org/wew6fb3vl/image.jpg
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