Как стать автором
Обновить
11
0

Пользователь

Отправить сообщение

Обзор архитектур image-to-image translation

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров6.6K

Привет, Хабр! Я работаю инженером компьютерного зрения в направлении искусственного интеллекта компании Норникель. Мы разрабатываем и внедряем модели с применением машинного обучения на наши производственные площадки.

В скоуп наших проектов попадают как системы, управляющие (или частично управляющие) технологическим процессом (например, флотация или плавка), так и системы промышленного машинного зрения, которые по сути представляют из себя одну из разновидностей датчиков.

В этой статье я расскажу про основные архитектуры генеративных сетей для задачи перевода изображения из одного домена в другой (image-to-image translation). В конце расскажу, для чего именно мы применяем синтетические данные и приведу примеры изображений, которых нам удалось достичь. Но перед погружением в данную тему рекомендую ознакомиться с тем, что такое свёрточная сеть, U-Net и генеративная сеть. Если же Вы готовы, поехали.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0+12
Комментарии2

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность