最近グーグルは興味深い深い夢を公表しました。http://deepdreamgenerator.com/などのアート生成に加えて、コンピュータビジョンや機械学習におけるディープドリームの潜在的なアプリケーションはありますか？
最近グーグルは興味深い深い夢を公表しました。http://deepdreamgenerator.com/などのアート生成に加えて、コンピュータビジョンや機械学習におけるディープドリームの潜在的なアプリケーションはありますか？
回答:
「アプリケーション」を十分に広く解釈すると、すでに少なくとも1つのアプリケーションが存在します。Hong、Noh、Hanによる半教師付きセマンティックセグメンテーション用の分離されたディープニューラルネットワーク。彼らはそれを画像セグメンテーションに使用します。標準の画像認識ネットワークでは、画像上で認識された各オブジェクトの境界ボックスのみを提供できます。オブジェクトを構成するピクセルを知りたい場合は、画像のセグメンテーションを行う必要があります。
基本的に、Hongらのアーキテクチャは、画像上で犬を見つけた後、犬らしさをニューラルネットワークを介してピクセルレベルまで逆伝播し、犬の出現に最も関与したピクセルを見つけます。（彼らはこのヒートマップを監視付きセグメンテーションネットワークの入力として使用します。その部分に深い夢はありません。）
これは、Deep Dreamのアイデアが画像操作以外でも役立つ可能性があることを示す存在証明です。しかし、私は画像操作自体も軽視しません。Deep Dreamingの即時の適用ではない2つのことについて言及しますが、現在それらはありませんが、元のDeep Dreamアルゴリズムからこれらへの妥当な道筋が少し見えます。
非常に新しく、最近数週間以内にデモンストレーションされた別のアプリケーションが登場しました。コンピューターが画像をフィルタリングして、ファンゴッホ、ピカソなど、異なるアーティストの独特のスタイルで絵画のように見えるようにします。テクノロジーによっては、アートの世界で偽造品の検出に使用される可能性のある異なるアートスタイルを含めることができるため、可能性があるようですポイント。（この分野では歴史的に多くの非常に高度な分析手法が使用されています。）フィルタリング手法はInstagramで非常に人気があるため、これらはいずれ市販される予定です。
ネガを証明することは不可能ですが、一般的に同じパターン検出システムを使用して形状/画像を検出し、それらを他の同様の画像に置き換える以外は、おそらく自動画像補正などで使用するために、それは現実的ではないと思います写真を変更する以外の可能性。
間違っていることが判明した場合は、この回答を削除する必要があるかもしれません。
グレースケールからカラーへ
例えば：
http://s15.postimg.org/3xq8jx03f/image.jpg
に
http://s15.postimg.org/i5fx8kcsb/image.jpg
http://s15.postimg.org/c5s64wrzv/image.jpg
木は不自然に赤く見えますが、それでも悪くはありません。これは機能しましたが、私が試した他のグレースケール画像ではそれほど印象的ではありませんでした。
本質的にコンテキストを認識する、視覚的な冒とくフィルタ。
他の世界では、イメージがより家族の安全になるように、服装が不十分な人々に物理的に現実的でテーマ/スタイリスト的に適切な服をレンダリングします。
これはアイデアですが、現時点では信頼性が低く、正しく機能しない場合もあります。
ただし、夢のパラメーターをより細かく調整したり、指定できるよりも多くの反復を使用したり、「オクターブ」値を低くしたりすると、結果の信頼性が大幅に向上します。
例：
以前：http : //s22.postimg.org/5sjpqbzoh/image.jpg
変更後：http : //s22.postimg.org/wew6fb3vl/image.jpg
。