S čím pomáhá konvoluční síť? Vědci ukázali novou úroveň fotorealismu na hře GTA V

Tým výzkumníků z Intel Labs představil nový přístup, který dokáže výrazně vylepšit vzhled syntetických obrázků.

Stephan Richter, Hassan Abu AlHaija a Vladlen Koltun ze společnosti Intel Labs publikovali článek o přístupu ke zvýšení realističnosti syntetických obrázků. Článek pojednával o tom, jak lze obrazy vylepšit pomocí konvoluční sítě, která využívá meziprodukty vytvořené běžnými vykreslovacími pipelinami.

Síť je trénována pomocí nového adversariálního cíle, který poskytuje silný dohled na několika percepčních úrovních. Analyzujeme rozložení rozložení scény v běžně používaných souborech dat a zjišťujeme, že se významně liší. Předpokládáme, že to je jedna z příčin silných artefaktů, které lze pozorovat ve výsledcích mnoha předchozích metod. Abychom to vyřešili, navrhujeme novou strategii vzorkování obrazových políček během tréninku. Zavádíme také několik architektonických vylepšení v modulech hlubokých sítí používaných pro vylepšení fotorealismu. Přínosy našich příspěvků potvrzujeme v kontrolovaných experimentech a uvádíme podstatné zvýšení stability a realističnosti ve srovnání s nedávnými metodami převodu obrazu na obraz a řadou dalších základních metod.

Tento nový přístup může vývojářům pomoci vytvářet lépe vypadající výsledky, aniž by se museli spoléhat na tradiční metody. Celý text je k dispozici zde.

Total
1
Shares
Další články