Qu'est-ce qu'un réseau graphique inverse convolutionnel profond (dc-ign)? - définition de techopedia

Définition - Que signifie le réseau graphique inverse convolutionnel profond (DC-IGN)?

Le réseau graphique inverse convolutionnel profond (DC-IGN) est un type particulier de réseau neuronal convolutionnel qui vise à relier les représentations graphiques aux images. Les experts expliquent qu'un réseau graphique inverse convolutionnel profond utilise un paradigme de «vision en tant que graphiques inverses» qui utilise des éléments comme l'éclairage, l'emplacement des objets, la texture et d'autres aspects de la conception d'image pour un traitement d'image très sophistiqué.

Techopedia explique le réseau graphique inversé à convolution profonde (DC-IGN)

Le réseau graphique inverse convolutionnel profond a un modèle qui comprend un «encodeur» et un «décodeur» - c'est un type de réseau neuronal qui utilise différentes couches pour traiter les résultats d'entrée en sortie. Un réseau neuronal à action directe typique comprend une couche d'entrée, des couches cachées et une couche de sortie. Le réseau graphique inverse convolutionnel profond utilise des couches initiales pour coder à travers diverses convolutions, en utilisant la mise en commun maximale, puis utilise les couches suivantes pour décoder sans désengagement. Tout au long de ce processus, le réseau utilise des «variables latentes de scène» et des aspects de descente de gradient et de rétropropagation pour apprendre à représenter les aspects des images.

Quant aux applications populaires des réseaux graphiques inverses à convolution profonde, ces réseaux sont souvent utilisés pour créer des sorties variables pour un objet tel que, par exemple, un visage humain. En entraînant le modèle, le réseau graphique inverse convolutionnel profond peut développer un moteur de rendu dynamique basé sur des aspects tels que l'angle et l'ombre. Le résultat final est une capacité plus intelligente à manipuler des images tridimensionnelles sophistiquées.