Комментарии 13
Оправдывается ТОЛЬКО нежеланием (невозможностью) задать алгоритм аналитически, но пониманием критериев результата. Получилось что-то типа вычисления результата выражения 2+3 брутфорсом или монтекарлой :). А так да, тензорфлоу - это не про нейросетки, а про массово-параллельные вычисления в бОльшей степени (нейросетки лишь популярная аппликация этих вычислений).
Извините, что я туплю, но насколько бы отличалась картинка, где каждый второй пиксель просто заменен на соответствующий ему с другой картинки?
Тогда две картинки будут просто смешаны в одной. А в моём варианте с большого расстояния видно только одну картинку, вторая исчезает (особенно сильный эффект получился с девушкой и листьями)
Если была такая цель, то, кажется, достаточно одну фотку фильтрануть высокочастотным фильтром (шарпировать), другую низкочастотным (заблюрить), а потом тупо смешать (каждый второй пиксель или альфа-каналом). Низкочастотная картинка будет видна издалека, высокочастотная - вблизи. Я сварщик не очень настоящий, чего я тут не учёл?
«Энтропийную» фильтрацию можно свалить на человеческий глаз по заветам джпега - просто одну картинку обесцветить (вместо шарпирования, но можно и с ним для усиления :)). Цветовая составляющая зрения у человеков имеет ниже разрешающую способность и теряет высокочастотную инфу при отдалении картинки быстрее, чем чёрно-белая (яркостная) составляющая. (На самом деле разрешающая способность различается даже между красной, синей и зелёной составляющей, хотя и не так сильно, но, наверное, игра с отдельными каналами RGB исходных картинок тоже добавит эффекта).
Всё это делается в Фотошопе (Гимпе) за минуту, без написания кода вообще, с тонким и мгновенным контролем результата.
Я сварщик не очень настоящий, чего я тут не учёл?
При смешении картинок будет блёклый результат. Если одну из картинок обесцветить - тем более.
P.s. В репозитории есть картинки, сделайте за минуту в Фотошопе и выкладывайте сюда, чтобы можно было сравнить.
Делал на глазок в Гимпе, порядок операций: создаём два слоя, девушка сверху, листики снизу. К девушке применяем "фильтры -- улучшения -- высокочастотный фильтр", к листьям - "фильтры -- размытие -- гаусово размытие", ставим слою с девушкой режим совмещения "извлечение зерна" (просто перебирал подходящий, я сварщик ненастоящий). Всё.
(Да, не совсем с тупой прозрачностью решение, писал навскидку прост. Этот режим совмещения превращает отклонение от серого в альфу или типа того, там тоже нет матана, обработка попиксельная. Я только что установил Гимп, но рисовал картинку буквально 50 секунд, клянусь :). Если надо заскриптовать, то все эти три операции можно превратить в три строчки кода на OpenCV или каком-нибудь ImageMagic.)
Да, довольно похоже, но в деталях по-другому выглядит. Интересно сравнить.
Например, волосы внизу на красном листике: у вас границы чем-то белёсым обведены, у меня - красный цвет одного оттенка с разной яркостью.
Мне кажется, вариант с белёсыми границами сильнее влияет на оттенки: даже после размытия красный цвет с тонкой беловатой линией уже не будет чисто красным. Если делать через Фурье, то вылазит примерно та же проблема (ну либо отрицательные цвета, что не лучше)
Можете взять XFC-файл и покрутить значения фильтров, чтобы добиться попиксельной идентичности, я их тыкнул почти случайные, прост показать принцип :). А можете и не идентичности добиваться, а ещё более качественного на ваш взгляд результата - вы сразу видите изменения, не надо гадать с параметрами, ожидая обучения (пусть даже и всего пару минут).
Интересно. Я сам по себе ещё нифига не понимаю в машинном обучении, а подобные посты помогают понять лучше. Может кто то из профи посчитает, что тут всё сделано "не так", но как по мне лучше сделать плохо, чем никак. Но учитывая, что ТАКОЕ собирает минус карму, на Хабр я, наверное, писать начну не скоро (с моим уровнем ниже Джуна меня закидают говном за нубство. И я их даже понимаю). А так, вроде неплохая платформа, этот ваш Хабр. Прочитал статьи вроде этой, понравились. Очень много экспериментального кода, который хотелось бы самому написать и доработать.
Если хочется написать пост - пишите! Ради себя и ради возможности донести свою мысль до других. Я пишу когда захочется, получаются одна-две статьи в год. Какие-то удачные, какие-то не очень. Ну будет первый блин комом, самое "страшное" что грозит - снижение абстрактной цифры или негативный комментарий от незнакомого человека.
Интересно попробовать в аугментации при обучении полновесных моделей, всяких yolo или unet, как это повлияет на переобучение?
Как можно взять tensorflow и смешать две картинки в одну