Посмотрел статью. Да, подобные гистограммы построить могу и для vk. Тогда вопрос такой. Каким способом можно корректно сравнивать гистограммы с шаблонами?
Да, эта мысль не выходит из головы, но боюсь, что если хорошо нагрузить такой процессор своими вспомогательными задачками, типа экспериментов с фильтрами, то чуда не произойдет.
Нужно гарантированное время обработки сигналов с датчиков за время порядка 10E-4...10E-6 секунды. По периферии — камера, цифровые компасы/акселерометры, GPS и т.д.
К сожалению, маловато будет. Полёты от первого лица — не главное, однако возможность обработать сигнал с камеры (как в Ar.Drone 2 для стабилизации) и фильтрация сигнала с большого количества датчиков будет не лишняя.
Запоминать сеть начнет при недостатке примеров для обучения, как мне видится. А зачем мне это? Классическим алгоритмам в этой теме не хватает «понимания микроструктуры» изображения, проводится простое обобщение, максимум — с вычислением локальных градиентов. Хочется добиться большего)
1) IFS придется применять к каждой цветовой плоскости отдельно, насколько я понимаю? Если бы обойти это ограничение…
2) В своих поисках наткнулся на то, что задача очень похожа на дебайеризацию (демозаик) в современных цифровых камерах. Тем не менее, решить нужно именно с помощью ИНС.
3) В процессе изучения способов построения полноцветного изображения по решетке фильтра Байера выяснил интересное допущение, применяемое во многих алгоритмах — между соседними пикселями значение Hue (цветовой тон, он же отношения R, G и B друг к другу) изменяется слабо. ИНС при использовании этого допущения в качестве опорного будет лучшим интерполятором, мне так кажется, нужно проверить.
На рисунке ниже в верхней половине — карта цветового тона, внизу оригинал:
Но из вышеупомянутого мной решения вытекает и проблема — необходимо изменить входное представление данных с учетом постоянства hue, пока думаю, как это сделать.
Если я правильно понимаю, ИНС Хопфилда не отличается универсальностью.
мне нужна сеть, если можно так сказать, «реализующая алгоритм», а не «запоминающая».
Обучаться сеть будет на любом количестве фрагментов, а вот работать должна на любом изображении. Плюс из отличий, которые вижу я — в приведенном примере потери на пиксел 100%-е и случайные, а в моей задаче они затрагивают в 99% случаев 2 из трех цветовых плоскостей, оставляя третью практически нетронутой. Вышеприведенный алгоритм способен будет учитывать регулярность повреждений?
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.
