亚博APP-点击下载亚博APP-点击下载

官方视频
AI如何助你成为“画家”|硬创公开课|亚博app下载
来源:亚博APP    发布时间:2021-01-27 00:19:03
本文摘要:人工智能过滤器一次翻了朋友圈。

人工智能过滤器一次翻了朋友圈。Prisma,电影《你的名字》的同样滤镜也是如此,但人工智能在图像方面的进展不止这些。除了制作“艺术滤镜”,人工智能有助于用户分解图像,减少纹理,对本来像素就不好的图像展开超分辨率处理,幸运的是成为“画家”。其中使用的技术也和最近很受欢迎的“癌症分解对策”(GANs )有关系。

在这次开课中,(公众号:)请来到图普科学技术机器学习工程师Vincent,AI有幸暴露你将成为“画家”的秘密。Vincent在英国学习了两年,回国后再次进入图普,兼任机器学习工程师一职,参加了图普很多产品的研究开发,发誓要深度自学杀死。嘉宾说明: Vincent,图普科学技术机器学习工程师主要专门从事工业级深度自学算法的开发。

我曾经是摩根大通欧洲技术中心分析师,IBM爱丁堡办公室软件工程师。熟悉自然语言处理(文本分类、语言模型等)、图像切换(艺术滤镜、图像着色等)、分类算法。以下内容章节整理从开课开始共享。

|深度神经网络在图像识别领域的进展自2012年Alexnet横空出世赢得ImageNet图像分类大赛冠军以来,深度自学满天飞,在卷积网络派的深度神经网络中各种计算机视觉任务的state -。可以看出,在过去的四五年里,学术界大力开发了具有各种不同结构的卷积神经网络。

亚博app下载

而且,这些结构不是基于Alexnet增加层数,而是成为一派,各有所长。这次开课重点共享三种神经网络结构:卷积网络是线性操作者,非线性表现能力受到限制,NIN的开发者设计了比传统卷积网络更简单的操作者—— MLPconv,然后是GLOB。VGG和GoogLeNet(inception_v1 ) :两者是2014年ImageNet竞赛的双雄。

VGG的设计理念都是3x3卷积,减少了网络的深度。谷歌net属于谷歌的Inception系,目的是采用更有创意的网络设计,增加网络的运算量,延缓训练。Resnet (深度残差网络):根据无限接近定理(Universal Approximation Theorem ),我们可以在一层神经网络中构建从给定维度到维度的同构,但网络的推荐数(网络但是,随着神经网络层数的增加,训练时往往没有梯度,因此这些训练并没有更困难。

Resnet很好地解决了这个问题,训练了大约1000多层的神经网络。除了图像分类,RCNN系由派的神经网络技术在物体检测任务上也取得了很大进展,附近也出现了更高速(YOLO )且有效的算法(SSD )。

最近受欢迎的GAN是训练的框架,在GAN经常出现之前,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的应用几乎都是分解模型的应用,用于分解图像、音乐、文字等。

但是,虽然训练也非常配合训练判定模型,但虽然有非线性的转录函数,但深度网络依然是高度线性的,不会积累误差,积累的误差结果无法用肉眼判别,但从卷积网络中出现但是,与通常的线性模型不同,深神经网络可以数值地应对训练,解决问题的方法是分解样本来应对,网络对样本的宽容性更强。GAN在这两年中产生了许多非常有趣的应用。其中包括前期开课中冯佳时博士提到的非常高的分辨率,目的是缩放低分辨率的图像,希望尽量不要影响分辨率。

|纹理切换近年来火热的纹理切换,即所谓的图像风格化,在深度自学之前也是非常困难的问题。其本质原因是以前的非深度自学方法不能提供目标图像的低级图像特征,这些方法不能有效地建模独立国家图像的意义内容和风格变化,不能很好地开展两者解法的结合和制造风格化算法现在交替了两代。

第一代风格化算法: Neural Style2015年,德国图宾根大学的学者们明确提出了在深度神经网络各层号召下传达图像风格和内容的方法,方法是在ImageNet数据集上训练的VGG网络明确了用这个训练过的VGG提取风格图像代表风格的上层语义信息,将风格图像作为VGG的输出,提取在风格语义选择层转录值的克矩阵(Gramian Matrix )。有趣的是,克矩阵的数学意义可以很好地猎取转录值之间的相关性,因此可以很好地表现图像的风格特征。

明确了用VGG提取以风格化的图像为代表的内容的上层意义信息,把该图像作为VGG的输出,提取内容意义提取层的转录值。该方法充分利用卷积神经网络的性质,一边猎取图像要素的结构信息,一边对细节具有一定的容错性。随机初始化一张图像,用2、3中说明的方法提取其风格、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,以一定的权重相乘作为优化的目的函数。

为了维持VGG的权重不变,需要使初始化的图表梯度上升,然后目标函数下降到比较小的值。该方法的风格化效果令学术界愤慨,但其缺点也很明显,该风格化方式本质上是利用梯度上升递归优化的过程,因此效果不集中,但风格化的速度快,处理一张图像在GPU上约十几个名为deepart.io的网站使用该技术展开了图像的纹理切换。

亚博app下载

第二代风格化算法: Fast Neural Style有解决图像风格和内容的方法,所以我们可以训练从终端到终端的网络。因此,不往前走一次就得不到风格化的图像。因此,分解图像的大致步骤是从变换后的网络得到输入,输入到VGG网络,提取风格特征后,与风格图像的属性进行比较,也不提取内容图像的特征,而与内容图像进行比较。

该算法的优点是速度快,在GPU上可以动态分解。去年疯狂世界的Prisma背后是这项技术。但是,这项技术还有缺点。例如,由于卷积网络的固有性质,无法像手工绘制那样精细地选择图像的细节。

因此,看起来像是豪爽的印象派画家。拒绝细节的任务,如人物动画化,是不合适的。

因此,这之间的东流《你的名字》相同的过滤器与Prisma不同,该过滤器不是从端到端,而是将原图像素分割,找到可能是空的部分,追加新的海诚特色的云,推测其他部分不会过滤。纹理切换的另一个非常有趣的应用是Neural Doodle,利用这项技术,我们只能让三岁的孩子们像毕加索一样成为绘画大师。

这个技术本质上只是把皮埃尔奥古斯特雷诺的Bank of a River这样的世界名画分割成一个像素,得到其意图,让神经网络自学各地区的风格。然后,我们必须像孩子一样在这张示意图上涂鸦(例如,我们想在照片中间画一条河,在右上画一棵树),神经网络可以根据示意图的领域将其图形化,最终得出印象派的大作结论。如果有引人注目的AI领域的信息,也有可能在Facebook上发布caffe2go框架,展示手机上的动态风格化视频。

这个成果基本上反映在手机终端可以非常有效地运营人工智能的算法中,在你的手掌心构建有趣的人工智能技术。例如,在现在的直播和录像中,可以在脸上添加各种各样甜蜜的小动物表情的技术也是人工智能的技术,主要使用脸部关键检测技术。构建视频风格化的课题是,像图像风格化这样的重要应用为了在手机上获得动态效果,在足够多的工程上的优化和算法方面,尽可能不影响效果地增加网络的推荐数对视频的每一帧分别展开处理,不考虑帧和帧的关联,不会导致风格化视频的摇晃和谈判。

|黑白照片彩色最后说明的技术是黑白照片彩色(Colourful Image Colourization ),想象一下人工智能卓越完成这项任务后,我们可以用它给照片和电影上色,只能给漫画上色。这次开课主要说明去年ECCV加利福尼亚大学伯克分校的报道中说明的方法。该方法与现有方法相同,将照片的颜色视为分类问题——,预测图像的各像素点的300种以上颜色的概率分布。

这个方法tackle显示了这个任务本身的不确定性。比如,看到黑白苹果的时候,你可能真的是红色的,但如果这个苹果是青色的,就没什么违和感了。大家也可以去作者的网站试试他们的演示。本文讨论的方法有两个非常重要的途径。

Class rebalancing告诉我们世界上所有的彩色照片都有不同的颜色。例如,大多数照片可能有天空、墙壁、草坪等。论文作者得到ImageNet数据集中在颜色生产上,说明如果用LAB方式响应图像(L地下通道响应像素的亮度,AB地下通道响应颜色),AB值低的颜色就会出现得比其他颜色多得多。

如果不考虑这个问题,我们的目标函数对ab值低的颜色并不极其脆弱。因此,论文作者明确提出了训练时对各像素点乘以系数的方法——,系数的大小与该像素点ab值的生产有关。如果使用这个trick,输入图像的颜色不会更多样,更像现实的图像。

从概率分布得出结论预测色值(Point estimate )该网络的输入是各像素点的ab值的概率分布,如何从该概率分布得出结论呢? 当然,必须自由选择仅次于概率的值作为我们的prediction。这种做法虽然输入图像的颜色不那么鲜艳,但不会频繁出现不自然的patch。另一种方法是将该概率分布的平均值设为prediction,以防止我们的输入图像的对比度非常低。

作者在这篇文章中明确提出了调整Softmax函数的temperature,可以求出新概率分布的平均值的折衷方法。这篇文章说明的方法效果很好,但还是有缺点。

比如,给狗的照片上色时,即使不张开舌头,神经网络也不要总是“想象”,给鼻子下面的小区域涂红色。另外,彩色图像中有时不会经常出现高耸的小patch。以上说明的一些技术并不优秀,但可以看到瑜不盖,深入自学的潜在,可见其能做的类似于分类和检查。

我相信随着社会对深奥自学的热情越来越大,更多有趣的成果不会折断。如果你真的以上的技术很棒,我确认你的惊喜才刚刚开始。

|关于产品化的想法自不必说,把学术界的成果应用于工业界不仅仅是怀抱。我们教机器学习是有名的定理No Free Lunch Theorem,它说我们没有可能寻找适合所有问题的算法。

ImageNet数据集显示了最坏的算法,工业级大,简单,对多种数据不一定好。因此,我们也根据各顾客数据分布的相同实现了很多特定的优化。

比如,我们为电影院提供审查服务。直播场景本身非常多样简单。

亚博app下载

直播视频接口中出现了很多用手机和电脑等电子产品播放的另一个接口的内容。比较整个照片,内容部分小而模糊,不清楚因此我们需要对这个问题进行明确的优化,重新认识画中的数据,然后调用通常的审查模型。图普的产品现在经常在很多行业领域使用,但它们不能继续在一定程度上增加大部分评委,几乎不能替代人工。这笔融资后,我们将增加服务和计算能力方面的投入,提高产品的运营速度和鲁棒性。

在算法方面,之后提高图像识别的正确性和和解的亲近率,我们的愿景是几乎和平地审查人力,我们向审查以外的方向扩展业务,例如面部识别、现实强化等,获得必要、高效、多样的任务。原创文章,发布许可禁令刊登。以下,听取刊登的心得。


本文关键词:亚博APP,亚博app下载

本文来源:亚博APP-www.lucroetrabalho.com

上一新闻:迅雷创始人程浩:人工智能创业的6大核心问题_亚博app下载

下一新闻:【亚博APP】问答张建锋:阿里的云,不止是阿里云

推荐阅读

企业要闻

企业动态

门窗百科

太阳能着色 互补系统 易护理 保温 环保节能
预约报名 免费测量 免费设计 免费报价 免费安装 终身维护
版权所有©2011-2020 莆田市点击下载科技股份有限公司
闵ICP备41270734号-3
联系地址: 福建省莆田市恒山区来和大楼765号
联系电话:055-900647099
联系邮箱:663395747@qq.com
传真号码:060-73808670
友情链接:搜狗 百度 360 Bing