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利用数据算法 英伟达重建缺失像素

随着科技技术的不断发展,大数据在人工智能领域上拥有越来越多的作用,当然大数据的分析与挖掘已经成为各科研单位的研究热点。尤其指向在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

前段时间,英伟达公司发布了一种最先进的深度学习算法,它可以有效编辑图像或复原那些像素有缺失的图像。然后通过删除图像的部分内容再进行填充的方式,并且利用大数据来重新编辑图像。

据研究人员表示,这种“图像修复”功能应用在照片编辑软件中,先抠掉图像中不需要的内容,同时用算法生成的真实数据来填充。其次,通过将生成的马赛克图案覆盖在ImageNet,Places2 和CelebA-HQ数据集的图像上,使用NVIDIA Tesla V100 GPU和经过cuDNN加速的PyTorch深度学习框架来训练神经网络。

为了解决这个问题,研究团队开发了一种方法,确保受损像素的输出不依赖于因这些像素产生的输入值。使用一组损失函数来训练模型,匹配VGG模型的特征损失和风格损失以产生逼真的输出,在未来相同的网络框架可以来完成高分辨率图像的处理任务。

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