不需要训练数据的图像恢复
本文转载自AI公园。
作者:Zixuan Zhang
编译:ronghuaiyang
导读
神经网络过参数化的一个很好的应用。
基本思想
图像重建是一项具有挑战性的学习任务,因为没有人知道原始图像的样子。因此,似乎唯一实用和合乎逻辑的方法是发展一些关于图像的先验知识,并选择最大概率(最大先验估计)的重建。例如,我们希望在MNIST数据集上训练的模型能够开发一些关于手写数字的先验知识,从而可以用于恢复模糊的数字。
我看过一篇论文:Deep Image Prior,发表于2017年。链接:https://sites.skoltech.ru/app/data/uploads/sites/25/2018/04/deep_image_prior.pdf
研究人员发现深度CNN有一个有趣的特性 —— 随机初始化的网络比纯噪声能更快的拟合自然图像。换句话说,CNN对自然图像有自然的“优先”偏好,可以利用这一点在没有任何数据的情况下去除图像中的人工痕迹!
为了对图像去噪(去除水印,修复等),随机初始化一个CNN并将图像输入到模型中(input=image, output=image,就像一个自动编码器)。不出所料,模型逐渐达到零训练损失(参数数量>>图像中的像素数量)。然而,当训练被适当地提前停止时,网络产生了去噪的图像。
结果
图像重建可以采取多种形式 —— 去噪、修复恢复、超分辨率等。研究人员证明,神经网络结构在无训练的图像重建中起着重要的作用。
当选择了合适的网络架构时,DIP会产生惊人的重建性能,可以匹配甚至超过监督模型:
一些思考
DIP是另一个证明过度参数化(重量数据)的力量被完全低估的证据。在我的ML课上,我的教授警告我们不要在“小”数据集上使用巨型模型,因为可能会出现过拟合。然而,过度参数化的网络有许多有趣的特性可供利用! 如果我们可以使用一个未经训练的模型对图像去噪,谁知道一个训练好的模型有无数参数可以做什么呢?
英文原文:https://towardsdatascience.com/paper-tuesday-image-reconstruction-without-data-c2acdba1aa53
END
备注:质量
图像增强与质量评价交流群
图像增强、去雾、去雨、图像修补、图像恢复等技术,
若已为CV君其他账号好友请直接私信。
我爱计算机视觉
微信号:aicvml
QQ群:805388940
微博知乎:@我爱计算机视觉
投稿:amos@52cv.net
网站:www.52cv.net
在看,让更多人看到
不需要训练数据的图像恢复相关推荐
- SSD(Single Shot MultiBox Detector):因为数据集中图像通道数不对导致的训练异常
今天在开始做SSD训练的时候,报了一个错误 导致训练无法 进行下去: OpenCV Error: Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && ...
- 教程:使用tensorflow-slim训练自己数据的图像分类器
教程:使用tensorflow-slim训练自己数据的图像分类器 1. 环境配置 2. 数据集处理 2.1 获取数据 2.2 生成list列表文件 2.3 生成labels标签文件 2.4 生成训练集 ...
- 还在为图像训练数据少发愁吗?那是因为你还不会这几招
点击左上方蓝字关注我们 如果要把深度学习开发过程中几个环节按重要程度排个序的话,相信准备训练数据肯定能排在前几位.要知道一个模型网络被编写出来后,也只是一坨代码而已,和智能基本不沾边,它只有通过学习大 ...
- CVPR 2020 论文大盘点-图像增强与图像恢复篇
本文继上一篇 CVPR 2020 论文大盘点-去雨去雾去模糊篇 之后,继续盘点CVPR 2020 中低层图像处理技术,本篇聚焦于图像视频的增强与恢复,含如下四个方向: 图像与视频增强(Image&am ...
- 图像恢复系列之(6)超分(7)反光去除(8)光斑去除 (9)阴影去除(10)水下图像失真去除 | ICCV2021生成对抗GAN...
六.图像恢复-超分 20.Fourier Space Losses for Efficient Perceptual Image Super-Resolution 许多超分辨率 (SR) 模型仅针对精 ...
- 综述:视频和图像去雾算法以及相关的图像恢复和增强研究
综述:视频和图像去雾算法以及相关的图像恢复和增强研究 翻译自IEEE的一篇文章<Review of Video and Image Defogging Algorithms and Relate ...
- 【图像处理 -1图像恢复】非线性过滤器修复图像
[论文参考]文章地址: https://www.researchgate.net/publication/303996052_Image_Restoration_Technique_with_Non_ ...
- 【CV】SwinIR:使用 Swin Transformer 进行图像恢复
论文名称:SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer 论文下载:https://arxiv.org/abs/2108.10257 论文年份:ICC ...
- 图像恢复 SWinIR : 彻底理解论文和源代码 (注释详尽)
文章目录 1. SwinIR 论文 2. SWinIR 网络结构 2.1 整体框架 2.2 浅层特征提取 2.3 深层特征提取 2.4 图像重建模块 3. 主要代码理解 3.1 SwinIR 3.2 ...
最新文章
- 使用drbd进行磁盘扩容,小磁盘扩容大磁盘后大小未变的问题解决方法
- 使用原生JS实现简单的ajax
- CentOS下显卡驱动安装的相关思考
- K-均值聚类算法对未标注数据分组(1)
- python替代技术,Python超级方法和调用替代品
- Commit request failed Commit failed. Ref must be HEAD and is HEAD
- 垃圾邮件分类 python_在python中创建SMS垃圾邮件分类器
- 如何解决ORA-12638: 身份证明检索失败错误
- 互联网日报 | 6月7日 星期一 | 华为已捐献鸿蒙全部基础能力;芝麻信用7年免押金4000亿;奈雪的茶通过港交所上市聆讯...
- BZOJ solve 100 纪念
- SQLSERVER查询数据库所有表名及行数
- 携程回应突发故障:「bug已修复」;罗永浩再嘲iPhone11浴霸相机;React 16.10.0发布|极客头条...
- python 新式类和旧式类
- 【CF-gym101964:B】Broken Watch(找规律+推导+自然溢出/java大数)
- hbase权威指南-客户端API高级特性
- jsp中java实现弹窗_jsp用java弹窗
- Cypress使用教程
- 计算机 在哪看是什么32位,怎么看电脑是32位还是64位?
- 程维任正非马化腾马云们在为柳传志呼唤什么?
- 此文让你至少走三年弯路
热门文章
- matlab用卷积积分求单自由度阻尼系统响应(零极点模型)
- Eigen--.block(i,j,p,q)
- C++ 标准文件的写入读出(ifstream,ofstream)
- Acrobat如何修改PDF/A模式下的PDF文档
- python多线程调度_python并发编程之进程、线程、协程的调度原理(六)
- 单片机定时器_单片机定时器/计数器基本原理
- 最长上升子序列_动态规划 最长上升子序列LIS
- crack翻译成中文_crack是什么意思_crack在线翻译_英语_读音_用法_例句_海词词典
- nginx 判断手机端跳转_Nginx系列:配置跳转的常用方式
- 王者荣耀专区系统服务器繁忙,王者荣耀跨系统转区开放!详细问答汇总,解决全部转区疑惑!...