Перейти к содержимому
Compvision.ru
Lexibender

Стилизация изображения с помощью нейросетей

Recommended Posts

Добрый день!
Как известно, для работы напрямую с изображением (а не с его представлением в виде признаков) естественным образом подходит сверточная архитектура сетей (CNN). В интернете чаще всего пишут про задачу классификации изображений: обычно после нескольких чередующихся слоев свертки и пулинга лежит "обычный" полносвязный слой нейронов, который  по признакам, каким-то образом полученным предыдущими сверточными слоями, относит изображение к одному из заданных классов.

Но что делать, если на выходе мы желаем иметь не номер класса, а целое изображение? (Не знаю, как называется такой класс задач) Например, как в приложении Prisma – юзер загружает фото, а программа меняет его стилистику. 

Вопрос: в какую сторону копать, чтобы познакомиться с сетями, сопоставляющим изображению измененное изображение.
prisma-1-1.jpg

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×