Задать вопрос
@denis_vl
Программист. Админ. Да и от скуки - на все руки.

Какая функция потерь наиболее подходит для колоризации изображения?

Какая функция потерь больше всего подходит для колоризации изображения.
Я пробовал MSE и MAE, как отдельно, так и в паре с SSIM, но результаты оставляют желать лучшего.
При MSE и MAE, сеть пытается раскрасить изображение максимально близко к тому, как оно было в оригинале. Что дает сильное переобучение. Не спасает ни регуляризация, ни дроп.
При использовании совместно с SSIM, тоже не удовлетворительные результаты по той же причине.
На самом деле, ошибка возникает из-за того, что при обесцвечивании изображения, некоторая информация теряется полностью. И здесь не помогает даже предварительная классификация объектов.
Например, не возможно предсказать точный цвет одежды на человеке, цвета цветка, цвет машины. и так далее.

Собственно и сам вопрос, как быть?
  • Вопрос задан
  • 71 просмотр
Подписаться 1 Простой Комментировать
Помогут разобраться в теме Все курсы
  • Нетология
    Нейросети для анализа данных
    9 недель
    Далее
  • Академия Eduson
    Нейросети для анализа и исследований: тариф PRO
    5 месяцев
    Далее
  • Skillbox
    Нейросети. Практический курс
    3 месяца
    Далее
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
Maksim_64
@Maksim_64
ML Engineer
Собственно и сам вопрос, как быть?

Например читать, научные статьи прям на эту тему.
https://arxiv.org/abs/2204.02980v3
справа в верхнем, доступные форматы документа. Если с английским тяжело, дай условному чату GPT подходящую часть. Пусть переведет.
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы
ITK academy Казань
от 75 000 до 120 000 ₽
Яндекс Москва
от 180 000 до 350 000 ₽
Альфа-Банк Москва
от 200 000 до 350 000 ₽