Подробно тут писал, https://habr.com/ru/post/700324/. Напишу отдельную статью про генерацию синтетических данных и сопоставление результатов с реальными пациентами.
Откуда нейросети и кому-бы то ни было известно про эту П вначале?)
Она видит 4 пикселя и работает. Исходя из методов работы возможны погрешности. Опять же утыкаемся в терминологию и позиции. Необходимо смотреть на практике и тестировать.
Множество работ как научных так и научно-популярных используют словосочетание «повышение разрешения» применительно к нейронным сетям. Иногда встречается термин «улучшение» разрешения. Или с капиталистического суперрезолюшн если хотите.
Тут вообще ничего не говорится про мнимый какой-то стартап.
Тут есть статья, в которой описано как с использованием ESRGAN (ссылка тоже в тексте, откуда взято) повысить разрешение изображения. И приведён пример.
Мне представляется целесообразным использование данной методики для повышен я разрешения изображения.
Отлично. Я показал как с помощью минимального количества кода можно увеличить разрешение изображение в четыре раза при помощи нейронных сетей.
Про медицинскую ценность несогласен. Если уж пользоваться такой логикой то можно и от всех методов диагностики отказаться. От УЗИ например точно, там тоже возможны артефакты и несуществующие детали вследствие погрешности самого метода.
Сделаем. Напишу статью.
Мне приятно что статья отложилась у вас в памяти.
Просьба оставлять ссылку на нее, если упоминаете. Она тут на хабре.
Тема статьи - как повысить разрешение изображения при помощи ESRGAN. Моим любопытством было продиктовано как пример, показать на медицинских снимках.
Передайте коллеге из Сеченовского университета, что неплохо было бы писать код самой;)
В статье прямо пишут что ошибка бывает не только в ИИ, но и в классических алгоритмах реконструкции.
Подробно тут писал, https://habr.com/ru/post/700324/. Напишу отдельную статью про генерацию синтетических данных и сопоставление результатов с реальными пациентами.
Шарлатаны, шайтаны, смешно)
Я вам говорю про Фому, вы мне про Ярему. Не поймём друг друга.
И Оппонент, прекратите обзываться.
Не надо срывать обиду за течение времени, обстоятельства, прогресс на специалистах по машинному обучению.
Там GAN используется. Чуть посложнее процесс чем вы описали. Играет роль дискриминатор.
Зачем обучать на обезьяних портретах для повышения разрешения? Важны цели, задачи, время, желание.
Да уж)
Применяйте. Кто мешает?
Предположу что нейронки тут проще, быстрее, точнее.
Там также написано, что увеличение изображения- это увеличение деталей изображения.
Теперь ответим на вопрос. Деталей стало больше? Ответ очевиден - стало!
Галлюцина́ция (новолат. hallucinatio < лат. alucinatio — бессмысленная болтовня, бредни, несбыточные мечты) — образ, возникающий в сознании без внешнего раздражителя
У нейронной сети нет сознания).
Оппонент) Перестаньте обзываться)
Откуда нейросети и кому-бы то ни было известно про эту П вначале?)
Она видит 4 пикселя и работает. Исходя из методов работы возможны погрешности. Опять же утыкаемся в терминологию и позиции. Необходимо смотреть на практике и тестировать.
Вдумчиво подходить к полученным результатам.
Оппонент)
Не вижу ничего ложного в предыдущем посте.
Разреше́ние — величина, определяющая количество точек (элементов растрового изображения)
Увеличить разрешение - увеличить количество точек. Методы могу быть разными. Один из методов - применение нейронных сетей.
Множество работ как научных так и научно-популярных используют словосочетание «повышение разрешения» применительно к нейронным сетям. Иногда встречается термин «улучшение» разрешения. Или с капиталистического суперрезолюшн если хотите.
Тут не согласен с вашей терминологией. Представлено множество работ с использованием нейронных сетей для увеличения разрешения изображения.
Не вижу предпосылок для использования термина имитация. Это подмена понятий.
Имитация с латинского imitatio это подражание. То есть имитирование - это подражаете кому-либо или чему-либо.
Здесь вполне себе самостоятельный, отдельный метод повышения разрешения изображения. Не вижу чему этот метод подражает.
Не считаю целесообразным использование словосочетания «имитация» в повышении разрешения изображений с использованием нейронных сетей.
Используйте nearest neighbor для этого. Расскажете нам потом)
Какая опасная и коварная нейросеть) пририсовывает что-то)
Что-то я не вижу на представленном мною изображении Мадонну с младенцем и какие-то бросающиеся выдающиеся артефакты.
При этом понимаю, как и у любого метода повышения разрешения изображения могут быть погрешности.
Повторюсь, в выборе метода важно понимание процесса работы алгоритма, цель, время, задачи.
Считаю целесообразным использование данной методики для повышения разрешения изображения.
Терминологической демагогией предлагаю перестать заниматься.
Не мой стиль;)
Просьба не переходить на личностные оскорбления.
Тут вообще ничего не говорится про мнимый какой-то стартап.
Тут есть статья, в которой описано как с использованием ESRGAN (ссылка тоже в тексте, откуда взято) повысить разрешение изображения. И приведён пример.
Мне представляется целесообразным использование данной методики для повышен я разрешения изображения.
Что ещё можно имитировать?)
Терминологической демагогией занимаемся.
То что понимание процесса - ложное утверждение?) забавно
Я бы тут поспорил, кто кого вводит в заблуждение.
В этой статье продемонстрирован способ повышение разрешения изображения с использованием ESRGAN. Основная мысль статьи. Читайте.
Интересная терминология)
Если мы говорим что разрешение было одно, а потом повысили - это повышение разрешения. Факт.
Один из способов повышения разрешения - использование нейронной сети ESRGAN. Тоже факт.
Вопрос выбора метода зависит от времени, целей, задач, качества, скорости.
Отлично. Я показал как с помощью минимального количества кода можно увеличить разрешение изображение в четыре раза при помощи нейронных сетей.
Про медицинскую ценность несогласен. Если уж пользоваться такой логикой то можно и от всех методов диагностики отказаться. От УЗИ например точно, там тоже возможны артефакты и несуществующие детали вследствие погрешности самого метода.
Важно понимание процесса, опыт и ракурсы)