Índice:
- Definição - O que significa Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
- Techopedia explica Rede Inversa Gráfica Convolucional Profunda (DC-IGN)
Definição - O que significa Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
A rede gráfica inversa convolucional profunda (DC-IGN) é um tipo específico de rede neural convolucional que visa relacionar representações gráficas a imagens. Especialistas explicam que uma rede gráfica inversa profunda convolucional usa um paradigma de "visão como gráficos inversos" que usa elementos como iluminação, localização de objetos, textura e outros aspectos do design de imagem para um processamento de imagens muito sofisticado.
Techopedia explica Rede Inversa Gráfica Convolucional Profunda (DC-IGN)
A profunda rede gráfica inversa convolucional possui um modelo que inclui um "codificador" e um "decodificador" - é um tipo de rede neural que usa várias camadas para processar entrada e saída de resultados. Uma rede neural típica de avanço inclui uma camada de entrada, camadas ocultas e camada de saída. A profunda rede gráfica inversa convolucional usa camadas iniciais para codificar através de várias convoluções, utilizando o pool máximo e, em seguida, usa camadas subsequentes para decodificar com o desassociamento. Durante todo esse processo, a rede usa “variáveis latentes da cena” e aspectos de descida e retropropagação gradiente para aprender a representar aspectos das imagens.
Quanto às aplicações populares de redes gráficas inversas profundas convolucionais, essas redes costumam ser usadas para criar saídas variáveis para um objeto, como, por exemplo, um rosto humano. Ao treinar o modelo, a profunda rede gráfica inversa convolucional pode trabalhar com um mecanismo de renderização dinâmico com base em aspectos como ângulo e sombra. O resultado final é uma capacidade mais inteligente de manipular imagens tridimensionais sofisticadas.
