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云鼎彩票官网_AI如何助你成为“画家”|硬创公开课
时间:2021-06-29 来源:云鼎彩票官网 浏览量 74402 次
本文摘要:人工智能过滤器曾经轰炸过朋友圈,Prisma、电影《你的名字》是同样的过滤器,但人工智能在图像方面的进展远远不止这些。

人工智能过滤器曾经轰炸过朋友圈,Prisma、电影《你的名字》是同样的过滤器,但人工智能在图像方面的进展远远不止这些。除了制作艺术艺术过滤器,人工智能还可以根据需要分解照片,减少纹理,对原来像素不好的照片展开强烈的分辨率处理,幸运的是成为了画家。其中使用的技术也与最近受欢迎的分解对付网络(GANs)有关。本期公开课,图普科技机械学习工程师Vincent来揭示你成为AI的秘密。

Vincent曾在英国学习2年,回国后再次参加图普,兼任机械学习技术人员,参加图普多个产品的研发,发誓要深入自学杀人。嘉宾说明:Vincent,图普科技机械学习技术人员,主要从事工业级深度自学算法的研究开发。曾任摩根大通欧洲技术中心分析师,IBM爱丁堡办公软件工程师。

熟悉自然语言处理(文本分类、语言模型等)、图像切换(艺术过滤器、图像彩色等)和分类算法。下面内容章节整理自公开课分享。|深度神经网络在图像识别领域的进展自2012年Alexnet出生以来,乘势获得ImageNet图像分类大会冠军后,深度自学飞行,卷积网络派的深度神经网络大大创造了各种计算机视觉任务的State-of-the-art。

在过去的四五年里,我们可以看到学术界大大开发了各种结构不同的卷积神经网络。而且,这些结构在Alexnet培训的基础上加剧了层数,合为一派,各有所长。本次公开课重点共享了Networkin的Network(NIN,网络中的网络):积累网络是线性操作者的非线性表现能力有限,NIN的研究开发者设计了比传统的积累网络更简单的操作者VGG和GoogLeNet(inception_v1):两者是2014年ImageNet竞赛的双雄。VGG的设计理念,全部使用3x3卷积,减少了网络的深度。

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GoogLeNet归属于Google的Inception系统,使用了比较设计的网络设计,目的是增加网络的计算量,缓和训练。Resnet(深度差距网络):根据无限接近定理(UniversalApproximationTheorem),我们可以使用一层神经网络来构建给定的维组织,但网络推荐数量(网络宽度)不会随着问题复杂性的减少而变得非常大但是,随着神经网络层数的加剧,训练也不会变得更加困难。因为训练时梯度经常消失。Resnet很好地解决了这个问题,训练了约1000层的神经网络。

除了图像分类之外,RCNN系的神经网络技术在物体检查任务上也取得了很大的进展,近期也经常出现速度慢的算法(SSD)。最近很受欢迎的GAN是训练框架,在GAN频繁出现之前,分解模型的训练比较困难,GAN经常出现之后,分解模型的训练效率大幅度提高。

GAN的应用大部分也是分解模型的应用,用于分解图像、音乐、文字等。但是,对付训练对训练判断模型也有很大的协助。虽然有非线性转录函数,但深度网络仍然是高线性的,不积累误差,积累的误差结果不能用肉眼识别,但可以从卷网络中显示出来。

但是,与普通的线性模型不同,深度神经网络可以很好地解决数值对应训练问题,解决问题的方法是分解对应样品,使网络对应样品的容忍性更强。GAN在过去的一两年里产生了许多有趣的应用,包括冯佳时博士在前期公开课上提到的超高分辨率,目的是缩放低分辨率的图像,尽量不要影响其分辨率。|纹理切换这几个月比较受欢迎的纹理切换,即所谓的照片风格化,在深入自学之前,这也是一个非常困难的问题。其本质原因是,以前非深度自学的方法无法提供目标图像低水平的图像特征,这些方法无法独立国家对图像的语义内容和风格的变化进行了有效的建模,无法很好地对两者进行解法耦合和制备。

风格化算法如今更替了两代。第一代风格化算法:NeuralStyle2015年,德国图宾根大学的学者们明确提出了通过深度神经网络各层的呼吁传达照片风格和内容的方法。方法可以总结为在ImageNet的数据集中训练的英雄VGG网络,然后选择其中的一些层作为风格语义的提取层,一些层作为内容语义的提取层,用这个训练的VGG提取风格的照片代表风格的高层语义信息,把风格的照片作为VGG的输出,然后选择风格的语义的提取。值得一提的是,格拉姆矩阵的数学意义可以很好地捕猎转录值之间的关联性,因此可以很好地表现图像的风格特征,用VGG提取风格化图像代表内容的上层语义信息,将该图像作为VGG的输出,提取内容语义提取层的转录值该方法具有良好的卷神经网络性质,狩猎图像要素的结构信息,对细节具有一定的容错性随机初始化图像,以2、3说明的方式提取风格、内容特征,分别加上风格图像的风格特征、内容图像的内容特征维持VGG的权重不反过来,初始化的图像需要梯度上升,今后目标函数下降到较小的值。

该方法的风格化效果对学术界感到愤慨,但其缺点也很明显。这种风格化方式本质上是利用梯度上升优化的过程,尽管效果不好,但风格化的速度很快,处理图像在GPU需要十几秒钟左右。

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deepart.io这个网站是用这个技术进行图像纹理切换的。第二代风格化算法:FastNeural,Style有解决法耦图像风格和内容的方法,我们可以训练从末端到末端的网络,我们只需要一次前进,就可以得到风格化的图像。因此,分解图像的大致步骤是,根据转换的网络输入,输入VGG的网络,提取风格特征后,与风格图像的特征进行比较,内容图像的特征也不提取,与内容图像进行比较。

这种算法有点快,可以在GPU上进行动态分解。去年疯狂的世界Prisma,背后有这个技术。但是,这个技术还有缺陷。

例如,由于卷网的固有性质,不能像手动绘画那样仔细选择照片的细节,所以看起来豪华的印象派画家,拒绝细节低的任务,例如人物的动画化,这种方式不合适。因此,在此期间,与东流的你的名字相比,同样的过滤器所使用的技术与Prisma不同,推测这个过滤器是从末端到末端的,但是不割原图像素,找到可能是天空的部分,再加上新的海诚特色云,其他部分不能分割过滤器。纹理切换的另一个非常有趣的应用于Neural、Doodle,使用该技术,我们只能像毕加索一样成为绘画家。这个技术本质上只是对世界名画(例如皮埃尔·奥古斯特·雷诺阿的Bankofar)进行像素分割,得出结论,神经网络自学各地区的风格。

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然后,我们必须像孩子一样在这个语义图上涂鸦(例如,想在照片中间画河,在右上方画树),神经网络可以根据语义图上的地区图形,最后得出印象派的大作结论。如果大家都有关注AI领域的信息,也有可能告诉Facebook宣布他们的caffe2go框架,展示他们在手机上的动态风格化视频,这个成果的意义是基本的,主要反映在手机末端非常有效的人工智能算法例如,在现场直播和录像中,可以在脸上添加各种甜动物表情的技术也是人工智能的技术,其主要应用脸部重点检查技术。构建视频风格化的难题是,在影像风格化这样的大规模应用中,为了在手机上取得动态效果,必须具有非常多的工程优化和算法,在尽量不影响效果的前提下提下增加网络推荐数量的单一影像风格化,视频风格化需要考虑的东西不多,分别处理视频的所有帧,不考虑帧与帧之间的关联,不会引起风格化的影像摇晃和协商。

|黑白照片着色的最后说明的技术是黑白照片着色的话,想象一下人工智能优秀地完成了这个任务的话,我们就可以用它作为高级照片,让电影着色,只能给漫画着色。本次公开课主要说明去年ECCV加利福尼亚大学伯克分校的文章说明方法。这种方法与以前的方法相同的是,将照片的颜色视为分类问题——预测300多种颜色在照片各像素点的概率分布。

这个方法tackle是这个任务本身的不确定性。例如,看到黑白苹果的话,可能真的是红色的,但是如果这个苹果是蓝色的话,没有什么违和感。你也可以去作者的网站试demo。

本文说明的方法有两种非常重要的trick:颜色轻平衡(Class-rebalancing),各种颜色在世界各地的彩色照片中产生不同。例如,大多数照片中可能有天空、墙壁、草坪等。论文作者获得了ImageNet。

数据集中在颜色的产生上,如果以LAB的方式应对照片(L的地下通道是像素的亮度,AB的地下通道应对颜色),AB值比较低的颜色频率远远高于其他颜色。如果不考虑这个问题,我们的目标函数就不会对ab值低的颜色非常脆弱。因此,论文作者明确提出了一种方法——训练时将每个像素点乘以一个系数,系数的大小与该像素点AB值的产生有关。

使用这个trick,输入图像的颜色不会更多样化,也不会更像现实的图像。从概率分布中得出结论,预测颜色值,该网络的输入是各像素点ab值的概率分布,如何通过该概率分布得出结论?当然,我们可以自由选择概率仅次于的值作为我们的prediction,这种方法输入图像的颜色不会更鲜艳,但往往不会出现不自然的patch。

另一种方法是将这个概率分布的平均值作为prediction,我们的输入图像对比度不会非常低。作者在这篇文章中明确提出了调整Softmax函数的temperature,寻求新概率分布的平均值。本文说明的方法效果很好,但有缺陷。例如,在给狗狗的照片上色的时候,即使不张舌头,神经网也不会想象地张开,在鼻子下面的小地区涂上红色。

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此外,彩色图像有时不会出现小高耸的patch。以上说明的一些技术虽然不是终极的,但瑕疵掩盖不了瑜伽,我们可以看到深刻的自学潜力,比较它能做的就像分类和检查。随着社会对深度自学的热情越来越大,相信更有趣的成果不会断裂。如果你真的以上的技术很棒的话,我保你的惊讶才刚刚开始。

|关于产品化的思考当然,把学术界的成果应用于工业界,但并不是怀念。我们学习机器的人告诉我们有名的定理,Notfree,Lunchtheorem,我们不可能找到所有问题合并的算法。在ImageNet数据集中表现出最差的算法,在工业水平相当大、简单、变化多样的数据中不一定表现得很好。

因此,我们也根据各客户数据的分布进行了许多特定的优化。例如,我们为电影客人提供审查服务,现场直播的场景本身非常多样简单,现场直播的视频接口中经常出现大量用手机和电脑等电子产品播放另一个接口的内容,与照片整体相比,内容的一部分比例小,模糊不清,不显着,色情、恐怖等不良信息频繁出现时,人工和标准化的审查模型无法正确识别,错误、受审的概率高。因此,我们必须明确优化这个问题,识别画中画的数据,然后调用普通的审查模型。图普的产品现在已经在很多行业得到了很好的应用,但是在一定程度上不能增加大部分审查员。

取代人工。本次融资后,我们将增加服务和计算能力的投入,提高产品运营速度和鲁棒性的算法,然后提高图像识别的精度和解职率,我们的愿景几乎和平审查人力,我们也将向审查以外的方向扩大业务,如脸部识别、现实原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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