Лекция 11. Колоризация изображений

Poll

Как Вы справляетесь с проблемами, возникающими при обучении нейросетей?

• Пробую разные подходы и методы

• Спрашиваю у преподавателя и/или друзей

• Ищу решения в Интернете, документации и через чат GPT

• Могу расстроиться и не выполнить задание, если не нахожу решение

Multiple Choice

Какая основная задача нейросети при раскрашивании черно-белых изображений?

• Увеличение разрешения

• Предсказание цветовых компонент

• Удаление шумов

• Сжатие данных

Multiple Choice

Какой компонент Lab используется в качестве входных данных для нейросети при раскрашивании?

• Компоненты a и b

• Компонента L (яркость)

• Все три компоненты (L, a, b)

• Только компонента a

Multiple Choice

Что должна предсказать нейросеть при раскрашивании в пространстве Lab?

• Компоненту L

• Компоненты a и b

• Все три компоненты

• Только компоненту a

Multiple Choice

Какая функция из skimage преобразует изображение из RGB в Lab?

• rgb_to_lab()

• rgb2lab()

• convert_lab()

• lab2rgb()

Multiple Choice

Какая функция преобразует изображение обратно из Lab в RGB?

• lab_to_rgb()

• rgb2lab()

• convert_rgb()

• lab2rgb()

Multiple Choice

Почему в модели НС для колоризации используется strides=2 вместо MaxPooling?

• MaxPooling ускоряет обучение

• MaxPooling искажает взаимное расположение пикселей

• strides=2 требует меньше памяти

• MaxPooling не работает в Keras

Multiple Choice

Почему в реальных задачах нельзя обучать модель всего на одном изображении?

• Это требует слишком много памяти

• Сеть переобучается и не может обобщать

• Оптимизатор Adam не работает на малых данных

• Функция mse не подходит для малых датасетов

Multiple Choice

Почему нейросеть способна выполнять раскраску изображений?

• Потому что она запоминает все пиксели

• Потому что она выявляет признаки и связывает их с цветами

• Потому что использует случайные цвета

• Потому что переворачивает изображение

Multiple Choice

Какое ключевое улучшение предложили японские исследователи в 2016 году?

• Использование более глубокой сети для колоризации

• Добавление классифицирующей сети к раскрашивающей

• Применение только ручных признаков

• Отказ от сверточных слоев

Multiple Choice

Что такое слой слияния (Fusion layer)?

• Слой, который формирует одномерный тензор

• Слой, объединяющий признаки колоризации и классификации

• Слой, который применяет только пулинг

• Слой для увеличения контрастности

Poll

Как Вы относитесь к использованию технологий (слайдов, тестов и т.д.) в лекции?

• Очень полезно

• Полезно

• Не особо полезно

• Совсем бесполезно