ニューラルネットワークは、ピザからパイナップルを取り除くように教えられました

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ニューラルネットワークは、ピザからパイナップルを取り除くように教えられました
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Anonim
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アメリカの開発者は、個々の材料を追加または削除することでピザの絵を段階的に描くことができるアルゴリズムであるpizzaGANを発表しました(ピザから物議を醸すパイナップルスライスを削除することもできます)。このようなシステムのアーキテクチャは、生成的敵対的ニューラルネットワークに基づいており、各レイヤーで前の画像が変更され、新しい要素が追加されます。アルゴリズムがどのように機能するかの詳細は、arXivで公開されているプレプリントに記載されています。

今日、ニューラルネットワークの働きに基づくアルゴリズムは、テキストの説明に基づいて高品質のオブジェクトの画像を作成することができます。これは、たとえば、料理のレシピに当てはまります。同様のアルゴリズムが、イスラエルの科学者によって年の初めに提示されました。同時に、完成した料理がどのように見えるかを理解することは、料理の準備に関する情報が利用可能であることを意味しません。このためには、料理がどのように準備されるか、1つの材料が削除された場合に何が起こるかを段階的に理解する必要があります。もう1つが追加され、熱処理中の製品の色、一貫性、およびタイプがどのようになりますか。

このようなアルゴリズムは、マサチューセッツ工科大学の研究者がDimPapadopoulosのリーダーシップの下で開発することを決定しました。彼らはピザに焦点を当てることに決めました-いくつかの材料を使ったかなり単純な調理プロセスを含む料理です。これを行うために、彼らは、生成的な敵対的ニューラルネットワークの一種であるpizzaGANを作成しました。このネットワークでは、各層を使用して、個別の材料または料理の準備の別の段階を追加します。このアーキテクチャでは、ピザに材料を追加するだけでなく、準備を1段階戻すこともできます。これにより、ピザがない場合の料理の例を見ることができます。

モデルをトレーニングするために、研究者は「合成ピザ」データセットを作成しました。これは、ピザに特定の順序で配置されたさまざまなトッピングを備えたピザのデジタル画像です。それぞれの詰め物は、材料の特別なマスクの形で提示されました:それらが皿の上にどのように配置されているか、そしていくつあるか。料理の実際の写真を使用して、ピザの最終的な画像を作成しました。

その結果、アルゴリズムは、ピザに材料を確実に追加して削除する方法と、オーブンで調理する前後の特定のピザがどのように見えるかを示す方法を学習しました。 「合成」ピザと本物のピザのデータセット、材料を追加および除外したときに画像がどのように変化するかの例、オーブンでピザを調理する前後の画像は、プロジェクトのWebサイトで入手できます。

開発者は逆問題の実行にも成功しました。2年前、研究者は写真から料理のおおよそのレシピを作成できるアルゴリズムを発表しました。

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