Как убрать деконволюционные шумы в нейронной сети с переносом стилей
Я изучаю сети передачи стилей и сейчас работаю с этой работой, и вот описание сети. Проблема в том, что даже при добавлении потерь в телевизоре все еще остается видимый шум, который ухудшает качество результата. Кто-то может порекомендовать несколько статей о способах устранения такого шума во время обучения сети?
Спасибо
1 ответ
deconvolution
Шум возникает из-за неравномерного перекрытия между входом и ядром, что создает шахматный рисунок различной величины. Одним из исправлений является использование resize-conv
метод, как упомянуто в этой статье.
Resize-conv
заменяет transpose convolution
с image scaling
с последующим 2D convolution
, В тензорном потоке 2 шага: tf.image.resize_images(...)
а также tf.nn.conv2d(...)
, Еще один совет от авторов, чтобы позвонить tf.pad(...)
до метода свертки и использовать только Nearest Neighbour
метод изменения размера.