এই নিউরাল নেটওয়ার্ক আপনার ব্লারি ইমেজ আবার পারফেক্ট কোয়ালিটি করতে পারেন

$config[ads_kvadrat] not found

Devar Bhabhi hot romance video देवर à¤à¤¾à¤à¥€ की साथ हॉट रोमाà¤

Devar Bhabhi hot romance video देवर à¤à¤¾à¤à¥€ की साथ हॉट रोमाà¤
Anonim

আপনার কম্পিউটারে কেবল একটি চিত্র খোলার চেয়েও খারাপ কিছু নেই যা এটি এত দুর্যোগপূর্ণ যে আপনি এটি তৈরি করতেও শুরু করতে পারবেন না।

কিছু মানুষ একটি ভাল ক্যামেরা পেতে বলতে পারে। এই মানুষ মানে। কিন্তু কম্পিউটার বিজ্ঞানী - ভাল, সহায়ক মানুষ - একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বলছে, একটি কম্পিউটার সিস্টেম যা মানব মস্তিষ্কের ভাবনাকে অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

অক্সফোর্ড ইউনিভার্সিটির তিনটি কম্পিউটার বিজ্ঞানী এবং মস্কোর স্কলকোভো ইনস্টিটিউট অব সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজির কম্পিউটার বিজ্ঞানের বিশেষজ্ঞরা একটি নিউরাল নেট তৈরি করেছেন যা পুরোপুরি Instagrammable একটি ছবিতে অকোডোডো টোস্টের নিরবচ্ছিন্নভাবে পিক্সেলেটেড ফটো তৈরি করতে পারে। তারা ডিপ ইমেজ অগ্রাধিকার কল।

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি হ'ল মানব মস্তিষ্কের অনুরূপভাবে মডেলযুক্ত। তারা হাজার হাজার নোড গঠিত যা তারা তাদের কাছে উপস্থাপন করা ডেটা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবহার করে। শুধু বাচ্চাদের মতো, তারা কিছু জানাতে শুরু করে কিন্তু কয়েক হাজার প্রশিক্ষণ সেশনের পরে তারা প্রতিদিন দৈনন্দিন কাজে মানুষের চেয়ে দ্রুততর হয়ে উঠতে পারে।

অনেকগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক তাদের বড় ডেটাসেটগুলি খাওয়ানোর মাধ্যমে প্রশিক্ষিত হয়, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় থেকে তাদের কাছে তথ্য সংগ্রহের বিশাল পুল দেয়।

গভীর চিত্র পূর্বে একটি ভিন্ন পদ্ধতির লাগে। এটি কেবলমাত্র সেই একক মূল চিত্র থেকে সবকিছুই কাজ করে, কোন পূর্ববর্তী প্রশিক্ষণের প্রয়োজন নেই এটি আপনার ক্র্যাফপি, দূষিত চিত্রটিকে উচ্চ-রেস শটতে পরিণত করতে পারে।

তিন কম্পিউটার বিজ্ঞানী জেনারেটরের নেটওয়ার্কে ব্যবহার করেন, যতক্ষণ না এটি এত ভাল না হয় যতক্ষণ না এটি ছবির চেয়ে আলাদা একটি চিত্র তৈরি করে। এটি অনুপস্থিত বা ক্ষতিগ্রস্ত অংশ পূরণ প্রসঙ্গে বিদ্যমান ইনপুট ব্যবহার করে। ফলাফল কিছু প্রাক প্রশিক্ষিত স্নায়ু নেটওয়ার্কের আউটপুট তুলনায় আরও ভাল ছিল।

"নেটওয়ার্ক ধরনের দূষিত অঞ্চলগুলিকে কাছাকাছি থেকে টেক্সচারের সাথে ভরাট করে," ডিত্রিরি উলানোভ বলেন, একটি রেডিডিত পোস্টে গবেষণার সহ-লেখক ড।

তিনি স্বীকার করেছেন যে নেটওয়ার্কটি ব্যর্থ হবে এমন কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে, যেমন মানুষের চোখের পুনঃনির্মাণের জটিলতা: "সুস্পষ্ট ব্যর্থতার ক্ষেত্রে সেমিক্যান্ট ইনপেনেন্টিং সম্পর্কিত কিছু হবে, উদাঃ। এমন একটি অঞ্চলে প্রবেশ করান যেখানে আপনি একটি চোখ হতে আশা করেন - আমাদের পদ্ধতি মুখমণ্ডল সম্পর্কে কিছুই জানে না এবং কিছু টেক্সচারের সাথে দূষিত অঞ্চলটি পূরণ করবে।"

ফটো পুনরুদ্ধারের পাশাপাশি, ডিপ ইমেজ প্রিরা সফলভাবে ছবিগুলির উপর স্থাপন করা পাঠ্য অপসারণ করতে সক্ষম হয়েছিল। কোনটি উদ্বেগ উত্থাপন করে যে এই মডেলটি অনলাইন ইমেজ থেকে ওয়াটারমার্ক বা অন্যান্য কপিরাইট তথ্য সরাতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সম্ভবত এই গবেষণা সময় উপেক্ষা করা হয়েছে যে একটি বাস্তব বিশ্বের সম্ভাবনা।

এই পরীক্ষা প্রমাণ করে যে আপনি একটি কার্যকরী নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার জন্য একটি বিস্তৃত ডেটাসেট অ্যাক্সেসের প্রয়োজন নেই। আপনার ফটো ফোল্ডারের জন্য এটি সমস্ত ভাল কাজ ছাড়াও হতে পারে, যা এই প্রকল্পের সবচেয়ে দীর্ঘস্থায়ী অবদান হতে পারে।

$config[ads_kvadrat] not found