Есть идеи о применении глубокого сна?

9

Недавно Google опубликовал интересную глубокую мечту. Помимо создания произведений искусства, таких как http://deepdreamgenerator.com/ , видите ли вы какие-либо потенциальные применения глубокого сна в компьютерном зрении или машинном обучении?

machine-learning deep-learning

4

Уже есть, по крайней мере, одно приложение, если вы достаточно широко интерпретируете «приложение»: отделенная глубокая нейронная сеть для семантической сегментации под наблюдением Хонга, Ноа и Хана . Они используют его для сегментации изображения . Стандартные сети распознавания изображений могут дать вам ограничивающую рамку только для каждого объекта, распознанного на изображении. Если вы хотите узнать, какие пиксели составляют этот объект, вы должны выполнить сегментацию изображения.

По сути, после обнаружения собаки на изображении архитектура Хонга и его коллег направляет собаку обратно через нейронную сеть до уровня пикселей, чтобы найти пиксели, которые были наиболее ответственны за появление собаки. (Затем они используют эту тепловую карту в качестве входных данных для контролируемой сети сегментации, в этой части нет глубоких сновидений.)

Это уже своего рода доказательство существования того, что идея Deep Dream может быть полезна вне манипуляций с изображениями. Но я бы не стал принижать и манипулирование имиджем. Я упоминаю две вещи, которые не являются непосредственными применениями Deep Dreaming, и у нас их нет в настоящее время, но я могу увидеть правдоподобный путь от оригинального алгоритма Deep Dream к этим:

Украшать картины и человеческие лица и тела. (Автоматизация работы ретуши в Photoshop.)
Масштабирование изображения в стиле CSI с использованием фальшивых, но правдоподобных интерполированных деталей.

— Даниэль Варга
источник

2

Вот еще одно приложение, которое является очень новым и только что продемонстрировано в течение последних нескольких недель. компьютеры фильтруют изображения, чтобы они выглядели как картины в отличительном стиле разных художников, например Ван Гога, Пикассо и т. д., и это кажется возможным, поскольку технология может охватывать различные художественные стили, которые могут использоваться для обнаружения подделок в мире искусства в некоторых случаях. точка. (многие очень продвинутые методы анализа используются в этой области исторически.) обратите внимание, что методы фильтрации очень популярны в Instagram, поэтому, вероятно, в какой-то момент они будут коммерчески доступны.

— ВЗН
источник

И, как вы заметили и упомянули в другом месте, уже есть готовый фильтр изображений iPhone / android dreamify

— vzn

другое приложение: создание симулированных / виртуальных сред для игр или фильмов. аналогично процессуальному поколению

— vzn

Кроме того, deepart.io, похоже, является коммерческим предприятием, основанным на методике из вашей первой ссылки.

— Нил Слэйтер

1

Невозможно доказать отрицательный результат, но кроме использования той же системы обнаружения шаблонов для обнаружения фигур / изображений и замены их другими подобными изображениями, возможно, для использования при автоматической коррекции изображений или аналогичных, я не думаю, что это реально потенциал за пределами изменения фотографий.

Возможно, мне придется удалить этот ответ, если он окажется неверным.

— DoubleDouble
источник

1

Что ж, существует правильное применение в качестве инструмента визуализации / самоанализа для поиска шаблонов, которые выучила ваша сеть. В этой ссылке googleresearch.blogspot.ch/2015/06/… см. Обсуждение классификатора гантелей. Не уверен, что это считается истинной целью, так как он самореференциальный

— Нил Слэйтер

Я думаю, что именно поэтому затрудняется ответить на вопрос: за глубоким сном существуют вещи, которые широко применимы в зависимости от того, как далеко вы продвинулись, но все еще считается «приложением глубокого сна»? Мне кажется, что глубокий сон - это применение этих техник, что применимо в других местах. Но я не могу просмотреть эту ссылку в данный момент, поэтому, возможно, я ошибаюсь.

— DoubleDouble

1

Оттенки серого в цвет

Например:

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

в

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

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

Дерево кажется неестественно красным, но все же это неплохо. Это сработало, но менее впечатляюще с другими изображениями в градациях серого, которые я пробовал.

— alan2here
источник

0

Наритивно контекстно-зависимый, фильтр ненормативной лексики

В других мирах физически реалистичная и тематически / стилистически подходящая одежда для людей, которые недостаточно одеты, чтобы сделать образ более безопасным для семьи.

Это идея, однако на данный момент она ненадежна и когда она работает неточно.

Однако большее изменение параметров сна, чем у меня есть, или, возможно, просто использование большего количества итераций и более низкого значения «октавы», чем я могу указать, должно сделать результаты намного более надежными.

Примеры:

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

После: http://s22.postimg.org/wew6fb3vl/image.jpg

,

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

— alan2here
источник

Можете ли вы дополнить это объяснением того, что вы имеете в виду под этим примером? в противном случае это просто ссылки.

— Шон Оуэн

1

Я думаю, что проблема этой идеи в том, что она не совсем соответствует тому, как работает Deep Dreaming. Вам нужно было бы обучить сеть распознавать «подходящую одежду», но тогда она не будет соответствующим образом одевать раздетые фигуры - вместо этого она будет выводить вещи, похожие на драпировки, по местам, которые уже выглядят как предметы подходящей одежды. Т.е. скорее всего ствол дерева превратить в штанину, чем надеть платье на девушку в бикини. Deep Dreaming не выбирает цели для замены, как движок регулярных выражений изображений, он галлюцинирует совпадения одинаково.

— Нил Слэйтер

См. Cs.stackexchange.com/questions/47262/… Я не могу продемонстрировать или доказать много, потому что это в основном личный опыт и наблюдения, и я не буду давать ему много обнаженных людей, но я думаю, что это умнее, чем вы даете кредит, хотя я действительно ценю, что мои примеры действительно выглядят довольно

— мощными

1

Картинки хорошие - одни из самых интересных, которые я видел в Deep Dreaming. Тем не менее, я думаю, что поиск более глубокого значения и структуры, помимо умного сопоставления с образцом, подобен поиску общего интеллекта в расчлененной сетчатке. , , есть уровень, к которому более крупные / более быстрые / более глубокие сети, только что обученные изображениям, не приведут нас - нужно нечто большее.

— Нил Слэйтер