Как убрать деконволюционные шумы в нейронной сети с переносом стилей

Question

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

0

tensorflow machine-learning neural-network conv-neural-network style-transfer

Источник

user277345 08 авг '17 в 05:20

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам tensorflow machine-learning neural-network conv-neural-network style-transfer

user8143158 08 авг '17 в 06:52 2017-08-08 06:52 · Accepted Answer · 2017-08-08 06:52

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.