128
правок
Изменения
→Deep Image PriorDeep Image Prior, Dmitry Ulyanov, Andrea Vedaldi, Victor Lempitsky
Алгоритм решения задачи:
# Инициализируем <tex>\theta </tex> рандомными весами.
# На каждой итерации:
## Сеть <tex>f </tex> с текущими весами <tex>\theta </tex> получает на вход фиксированный тензор <tex>z </tex> и возвращает реставрированное изображение <tex>x: </tex>.## С помощью сгенерированного изображения x и исходного изображения x0 <tex>x_0</tex> вычисляется функция потерь <tex>E(x;x0) </tex>.## Веса <tex>\theta </tex> обновляются так, чтобы минимизировать вышеприведенное уравнение (1).
В качестве <tex>f </tex> предлагается использовать сеть U-net с пропускающими соединениями.
Для вписывания части изображения используется следующая функция потерь: <tex>E(x, x_0) = \|(x - x_0) * m \|^2</tex>, где <tex>m</tex> {{---}} маска.
