গভীর স্বপ্ন প্রয়োগ সম্পর্কে কোন ধারণা?


9

সম্প্রতি গুগল আকর্ষণীয় গভীর স্বপ্ন প্রচার করেছে। শিল্পী প্রজন্মের যেমন: HTTPDreamgenerator.com/ , আপনি কি কম্পিউটার দৃষ্টি বা মেশিন লার্নিংয়ের গভীর স্বপ্নের কোনও সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন দেখতে পাচ্ছেন?

উত্তর:


4

ইতিমধ্যে কমপক্ষে একটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যদি আপনি 'অ্যাপ্লিকেশন'কে বিস্তৃত পর্যায়ে ব্যাখ্যা করেন: হংক, নোহ এবং হান দ্বারা আধা-তত্ত্বাবধানে সেমেন্টিক বিভাগকে জন্য ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিক্লুপড । তারা এটি চিত্র বিভাজনের জন্য ব্যবহার করে । স্ট্যান্ডার্ড চিত্রের স্বীকৃতি নেটওয়ার্কগুলি কেবল আপনাকে একটি চিত্রের সাথে স্বীকৃত প্রতিটি বস্তুর জন্য একটি বাউন্ডিং বক্স দিতে পারে। আপনি যদি জানতে চান কোন পিক্সেলগুলি সেই অবজেক্টটি গঠন করে, আপনাকে চিত্র বিভাজন করতে হবে।

মূলত, কোনও ছবিতে একটি কুকুর সন্ধানের পরে, হংক এট আল-এর স্থাপত্য কুকুর-নেসকে নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পিক্সেল স্তরে পিছনে প্রচার করে, কুকুরটির উপস্থিতির জন্য সবচেয়ে দায়ী পিক্সেলগুলি সন্ধান করতে। (তারা তখন এই তত্ত্বাবধানটি তত্ত্বাবধানে থাকা বিভাগগুলির নেটওয়ার্কের জন্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে, সেই অংশটিতে কোনও গভীর স্বপ্ন দেখার দরকার নেই))

এটি ইতিমধ্যে এক ধরনের অস্তিত্বের প্রমাণ যে ডিপ ড্রিম ধারণাটি ইমেজ ম্যানিপুলেটের বাইরেও কার্যকর হতে পারে। তবে আমি নিজেই ইমেজ ম্যানিপুলেশন ডাউনপ্লে করব না। আমি দুটি বিষয় উল্লেখ করেছি যা ডিপ ড্রিমিংয়ের তাত্ক্ষণিক প্রয়োগ নয় এবং বর্তমানে সেগুলি আমাদের কাছে নেই তবে আমি মূল ডিপ ড্রিম অ্যালগরিদম থেকে এইগুলির দিকে একটি প্রশংসনীয় রাস্তা দেখতে পাচ্ছি:

  • ছবি এবং মানুষের মুখ এবং দেহকে সুন্দর করে তোলা হচ্ছে। (ফটোশপ পুনর্নির্মাণ শিল্পী যা করেন তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা))
  • সিএসআই-স্টাইলের চিত্রটি ভুয়া তবে বিশ্বাসযোগ্য ইন্টারপোলটেড বিশদ সহ আপসক্লিং।

2

তিনি অন্য একটি অ্যাপ্লিকেশন যা খুব নতুন এবং কেবলমাত্র কয়েক সপ্তাহের মধ্যে প্রদর্শিত হয়েছে। কম্পিউটারগুলি চিত্রশিল্পের মতো দেখতে বিভিন্ন চিত্রশিল্পীর চিত্রের মতো দেখতে চিত্রগুলি ফিল্টার করছে যেমন ভ্যান গগ, পিকাসো, ইত্যাদি ... এবং প্রযুক্তি সম্ভবত বিভিন্ন শিল্পসম্মত শৈলী ধারণ করতে পারে যেহেতু এটি শিল্পের জগতে জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে বিন্দু। (এই অঞ্চলে veryতিহাসিকভাবে অনেক উন্নত বিশ্লেষণ কৌশল ব্যবহৃত হয়।) নোট করুন যে ফিল্টারিং পদ্ধতিগুলি ইনস্টাগ্রামে খুব জনপ্রিয় তাই সম্ভবত মনে হয় যে এগুলি কোনও পর্যায়ে বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ হবে।


এবং আপনি লক্ষ করেছেন এবং অন্য কোথাও উল্লেখ করেছেন যে ইতিমধ্যে একটি "শেল্ফ অফ" আইফোন / অ্যান্ড্রয়েড স্বপ্নের চিত্র ফিল্টার রয়েছে
ভিজেএন

অন্য অ্যাপ্লিকেশন: গেমস বা চলচ্চিত্রের জন্য সিমুলেটেড / ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করা। অনুরূপ পদ্ধতিগত প্রজন্ম
vzn

এছাড়াও ডিপার্ট.আইও আপনার প্রথম লিঙ্কের কৌশলটির ভিত্তিতে বাণিজ্যিক উদ্যোগ বলে মনে হচ্ছে।
নিল স্লেটার

1

একটি নেতিবাচক প্রমাণ করা অসম্ভব, তবে আকার / চিত্রগুলি সনাক্ত করতে এবং একইভাবে অন্যান্য অনুরূপ চিত্রগুলির সাথে তাদের প্রতিস্থাপনের জন্য একই প্যাটার্ন সনাক্তকরণ ব্যবস্থা ব্যবহার করা ছাড়া অন্যটি সম্ভবত স্বয়ংক্রিয় চিত্র সংশোধন বা অনুরূপ ব্যবহারের জন্য আমি মনে করি না এটি আসল রয়েছে পরিবর্তিত ছবি বাইরে সম্ভাব্য।

ভুল উত্তর প্রমাণিত হলে আমাকে এই উত্তরটি মুছতে হতে পারে।


1
আপনার নেটওয়ার্ক শিখেছে যে নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে ভিজ্যুয়ালাইজেশন / অন্তর্নির্মাণ সরঞ্জাম হিসাবে একটি বৈধ ব্যবহার রয়েছে। এই লিঙ্কে googleresearch.blogspot.ch/2015/06/… ডাম্বেল শ্রেণিবদ্ধ সম্পর্কে আলোচনা দেখুন। নিশ্চিত নয় যে এটি একটি সত্য উদ্দেশ্য হিসাবে গণ্য হয়েছে, যেহেতু এটি স্ব-রেফারেন্সিয়াল
নীল স্লেটার

আমি মনে করি এটিই প্রশ্নটির উত্তর দিতে অসুবিধা বোধ করে, গভীর স্বপ্নের পিছনে এমন কিছু জিনিস রয়েছে যা আপনি কতদূর যান তার উপর নির্ভর করে ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য, তবে এখনও এটি "গভীর স্বপ্নের প্রয়োগ" হিসাবে বিবেচিত হয়? আমার কাছে মনে হচ্ছে গভীর স্বপ্নগুলি সেই কৌশলগুলির প্রয়োগ ব্যবহার করছে - যা অন্যত্র প্রযোজ্য। তবে আমি এই লিঙ্কটি এই মুহুর্তে দেখতে পাচ্ছি না তাই সম্ভবত আমি ভুল।
ডাবলডাবল

1

গ্রেস্কেল টু কালার

উদাহরণ স্বরূপ:

http://s15.postimg.org/3xq8jx03f/image.jpg

প্রতি

http://s15.postimg.org/i5fx8kcsb/image.jpg

http://s15.postimg.org/c5s64wrzv/image.jpg

গাছের কাঠকে অপ্রাকৃতভাবে লাল মনে হয় তবে তবুও খারাপ লাগে না। এটি চেষ্টা করেছে এমন অন্যান্য গ্রেস্কেল চিত্রগুলির সাথে তবে কম প্রভাবশালীভাবে কাজ করেছে।


0

নারীবাদী প্রসঙ্গে সচেতন, ভিজ্যুয়াল অশালীন ফিল্টার।

অন্যান্য দুনিয়ায়, চিত্রটি আরও পরিবারকে সুরক্ষিত করার জন্য, অপর্যাপ্তভাবে পরিহিত লোকদের উপর শারীরিকভাবে বাস্তববাদী এবং থিম্যাটিকভাবে / স্টাইলিস্টিকভাবে উপযুক্ত পোশাক উপস্থাপন করা।

ধারণাটি ঠিক আছে, তবে এই মুহুর্তে এটি উভয়ই অবিশ্বাস্য এবং কখন এটি ভুল কাজ করে।

যাইহোক, স্বপ্নের প্যারামিটারগুলিতে আমার অ্যাক্সেসের চেয়ে আরও বেশি টুইট করা বা সম্ভবত আরও বেশি পুনরাবৃত্তি এবং আমি উল্লেখ করতে পারি তার চেয়ে কম "অষ্টভ" মানটি ব্যবহার করা হলে ফলাফলগুলি আরও নির্ভরযোগ্য হওয়া উচিত।


উদাহরণ:

পূর্বে: http://s22.postimg.org/5sjpqbzoh/image.jpg

এর পরে: http://s22.postimg.org/wew6fb3vl/image.jpg

http://s13.postimg.org/c4urz139j/image.jpg


এই উদাহরণটি দিয়ে আপনি কী বোঝাতে চেয়েছেন আপনি কি এটি বাড়িয়ে তুলতে পারেন? অন্যথায় এটি কেবল লিঙ্কগুলি।
শন ওভেন

1
আমি মনে করি এই ধারণাটি নিয়ে সমস্যাটি হ'ল ডিপ ড্রিমিং কীভাবে কাজ করে তা সত্যিই সামঞ্জস্য করে না। আপনাকে "উপযুক্ত পোশাক" সনাক্ত করতে একটি নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়ার দরকার ছিল, তবে এটি উপযুক্ত পোশাকবিহীন পরিসংখ্যান সাজাবে না - এর পরিবর্তে এটি এমন জায়গাগুলিতে সুস্পষ্ট চেহারাযুক্ত স্টাফগুলিকে আউটপুট তৈরি করবে যা ইতিমধ্যে উপযুক্ত পোশাকে কিছুটা টুকরো টুকরো দেখাচ্ছে। অর্থাত্ কোনও বিকিনিতে কোনও মেয়ের উপর পোশাক রাখার চেয়ে ট্রাউজার পাতে গাছের কাণ্ড তৈরি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। ডিপ ড্রিমিং কোনও প্রতিচ্ছবি নিয়মিত-এক্সপ্রেশন ইঞ্জিনের মতো প্রতিস্থাপনের লক্ষ্যগুলি বাছাই করে না, এটি ম্যাচগুলিকে লাইক-এর মতো উপায়ে মিশ্রিত করে।
নীল স্লেটার

Cs.stackexchange.com/questions/47262/… দেখুন আমি অনেক কিছুই প্রমাণ করতে পারি না বা প্রমাণ করতে পারি না, কারণ এটি বেশিরভাগ ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং পর্যবেক্ষণ এবং আমি এটিকে অনেক নগ্ন মানুষ দিচ্ছি না, তবে আমি মনে করি এটি আপনি দেওয়ার চেয়ে বেশি স্মার্ট think এর জন্য কৃতিত্ব, যদিও আমি প্রশংসা করি যে আমার উদাহরণগুলি একসাথে যথেষ্ট
আবদ্ধ দেখায় :

1
ছবিগুলি ভাল - আমি ডিপ ড্রিমিং থেকে দেখেছি এমন আকর্ষণীয় কয়েকটি। যাইহোক, আমি মনে করি চতুর প্যাটার্ন মিলের বাইরে গভীর অর্থ এবং কাঠামোর সন্ধান হ'ল বিচ্ছিন্ন রেটিনাতে সাধারণ বুদ্ধি খোঁজার মতো। । । এমন একটি স্তর রয়েছে যা কেবলমাত্র চিত্রগুলিতে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত বৃহত্তর / দ্রুত / গভীর নেটওয়ার্কগুলি আমাদের কাছে নেয় না - আরও কিছু প্রয়োজন।
নীল স্লেটার 21
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.