Une idée sur l'application du rêve profond?

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Récemment, Google a rendu public un rêve profond intéressant. Outre la génération artistique telle que http://deepdreamgenerator.com/ , voyez-vous des applications potentielles du rêve profond en vision par ordinateur ou en apprentissage automatique?

machine-learning deep-learning
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Réponses:

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Il y a déjà au moins une application, si vous interprétez suffisamment `` application '': Réseau neuronal profond découplé pour la segmentation sémantique semi-supervisée par Hong, Noh et Han . Ils l'utilisent pour la segmentation de l'image . Les réseaux de reconnaissance d'image standard ne peuvent vous donner qu'un cadre de délimitation pour chaque objet reconnu sur une image. Si vous voulez savoir quels pixels constituent cet objet, vous devez effectuer une segmentation d'image.

Fondamentalement, après avoir trouvé un chien sur une image, l'architecture de Hong et al propage le chien à travers le réseau neuronal jusqu'au niveau des pixels, pour trouver les pixels qui étaient les plus responsables de l'apparition du chien. (Ils utilisent ensuite cette carte thermique comme entrée pour un réseau de segmentation supervisée, il n'y a pas de rêve profond dans cette partie.)

C'est déjà une sorte de preuve d'existence que l'idée de Deep Dream peut être utile en dehors de la manipulation d'image. Mais je ne minimiserais pas non plus la manipulation d'image elle-même. Je mentionne deux choses qui ne sont pas des applications immédiates de Deep Dreaming, et nous ne les avons pas actuellement, mais je peux voir une route plausible de l'algorithme original de Deep Dream vers celles-ci:

  • Embellir les images et les visages et les corps humains. (Automatisation de ce qu'un artiste retouche Photoshop fait.)
  • Mise à l'échelle d'image de style CSI avec des détails interpolés faux mais crédibles.
Dániel Varga
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voici une autre application qui est très nouvelle et vient d'être démontrée au cours des dernières semaines. les ordinateurs sont des images filtrage pour ressembler à des peintures dans le style distinctif de différents des artistes Van Gogh, Picasso, etc ... et il semble possible puisque la technologie peut englober différents styles artistiques , il pourrait être utilisé pour la détection de la contrefaçon dans le monde de l' art à un certain point. (de nombreuses techniques d'analyse très avancées sont utilisées dans ce domaine historiquement.) notez que les méthodes de filtrage sont très populaires sur Instagram, il semble donc probable qu'elles seront commercialisées à un moment donné.

vzn
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et comme vous l'avez remarqué et mentionné ailleurs, il existe déjà un filtre d'image Dreamify pour iPhone / Android " prêt à l'
emploi"
une autre application: générer des environnements simulés / virtuels pour les jeux ou les films. similaire à la génération procédurale
vzn
De plus, deepart.io semble être une entreprise commerciale basée sur la technique de votre premier lien.
Neil Slater
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Il est impossible de prouver un négatif, mais à part utiliser le même système de détection de motif en général pour détecter des formes / images et les remplacer par d'autres images similaires, peut-être pour une correction d'image automatique ou similaire, je ne pense pas qu'il ait un réel potentiel en dehors de la modification des images.

Je devrai peut-être supprimer cette réponse si elle s'avère erronée.

Double double
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Eh bien, il existe une utilisation valable comme outil de visualisation / introspection pour trouver des modèles que votre réseau a appris. Dans ce lien googleresearch.blogspot.ch/2015/06/… voir la discussion sur le classificateur d'haltères. Je ne sais pas si cela compte comme un véritable objectif, car il est autoréférentiel
Neil Slater
Je pense que c'est ce qui rend la question difficile à répondre, il y a des choses derrière le rêve profond qui sont largement applicables en fonction de jusqu'où vous allez, mais est-ce toujours considéré comme "une application du rêve profond"? Pour moi, il semble que le rêve profond utilise une application de ces techniques - ce qui est applicable ailleurs. Mais je ne peux pas voir ce lien pour le moment, alors je me trompe peut-être.
DoubleDouble
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Filtre de vulgarité visuellement sensible au contexte.

Dans d'autres mondes, rendre les vêtements physiquement réalistes et appropriés sur le plan thématique / stylistique sur les personnes insuffisamment habillées, pour rendre l'image plus sûre pour la famille.

C'est l'idée, mais pour le moment, elle est à la fois peu fiable et lorsqu'elle fonctionne de manière inexacte.

Cependant, plus de réglages des paramètres du rêve que ceux auxquels j'ai accès, ou peut-être simplement en utilisant plus d'itérations et une valeur d'octave inférieure à ce que je peux spécifier devraient rendre les résultats beaucoup plus fiables.

Exemples:

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

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

.

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

alan2here
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Pouvez-vous augmenter cela en expliquant ce que vous voulez dire avec cet exemple? sinon c'est juste des liens.
Sean Owen
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Je pense que le problème avec cette idée est qu'elle ne correspond pas vraiment au fonctionnement de Deep Dreaming. Vous auriez besoin de former un réseau pour reconnaître les "vêtements appropriés", mais il n'habillerait pas correctement les personnages non vêtus - au lieu de cela, il produirait des trucs ressemblant à des draperies sur des endroits qui ressemblaient déjà un peu à des vêtements appropriés. C'est-à-dire qu'il est plus probable de faire un tronc d'arbre dans une jambe de pantalon que de mettre une robe sur une fille en bikini. Deep Dreaming ne choisit pas de cibles à remplacer comme un moteur d'expression régulière d'image, il hallucine les correspondances de la même manière.
Neil Slater
Voir cs.stackexchange.com/questions/47262/… Je ne peux pas démontrer ou prouver beaucoup, car c'est surtout une expérience et une observation personnelles et je ne lui donne pas beaucoup de personnes nues, mais je pense que c'est plus intelligent que vous ne le donnez crédit pour, bien que j'apprécie que mes exemples semblent en effet assez pavés :-P
alan2here
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Les images sont bonnes - parmi les plus intéressantes que j'ai vues de Deep Dreaming. Cependant, je pense que la recherche d'un sens et d'une structure plus profonds au-delà de la mise en correspondance intelligente des motifs revient à rechercher l'intelligence générale dans une rétine disséquée. . . il y a un niveau auquel les réseaux plus grands / plus rapides / plus profonds juste formés sur les images ne nous amèneront pas - quelque chose de plus est nécessaire.
Neil Slater