Чтобы узнать больше о реализации глубокой мечты, нажмите Страница Github.
В рамках третьего мини-проекта я исследовал convnet в глубоком сне, где я могу крутить картинку на основе ее рисунка. Используемая мною свертка предварительно обучена в ImageNet. Поскольку Inception может вызывать прекрасные глубокие сны, я использовал начальную модель.
Алгоритм глубокого сна проиллюстрирован на рисунке ниже, который взят из раздела 2 главы 8 книги Глубокое обучение с помощью Python. Метод состоит в том, чтобы обработать изображения по списку масштабов и запустить градиентный подъем, чтобы максимизировать потери в этом масштабе. С каждым последующим масштабированием я увеличиваю изображение на 40%. Чтобы избежать потери деталей изображения при масштабировании изображения от маленького до большого, я также вставил утраченные детали обратно, используя исходное изображение большего размера.
Я использовал изображение пляжа, показанное ниже:
Изображение после того, как я использовал глубокий сон с CNN, выглядит следующим образом:
Как читатели могут видеть на изображении, исходное изображение пляжа покрыто узорами после того, как мы применили начальную модель. Поскольку этот проект не включает обучение и прогнозирование, мы исключили все операции, связанные с обучением, и использовали предварительно обученные веса из ImageNet. Полученное изображение также имеет различные масштабы. Чем меньше масштаб, тем более размытым будет изображение.
