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來自 |?知乎? 作者 |?疾星

轉(zhuǎn)載 |?機器學(xué)習(xí)與生成對抗網(wǎng)絡(luò)

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???引言

近年以來，隨著深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域取得巨大突破(以AI之父Geoffry Hinton在2012年提出的高精度AlexNet圖像識別網(wǎng)絡(luò)為代表)，掀起了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)研究熱潮。目前為止，圖像處理已成為深度學(xué)習(xí)中重要的研究領(lǐng)域，幾乎所有的深度學(xué)習(xí)框架都支持圖像處理工具。當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用可分為三方面:圖像處理(基本圖像變換)、圖像識別(以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主流的圖像特征提取)和圖像生成(以神經(jīng)風(fēng)格遷移為代表)。本文第一部分介紹深度學(xué)習(xí)中圖像處理的常用技巧，第二部分淺析深度學(xué)習(xí)中圖像處理的主流應(yīng)用，最后對本文內(nèi)容進行簡要總結(jié)。

???一．深度學(xué)習(xí)中圖像處理的常見技巧

目前幾乎所有的深度學(xué)習(xí)框架均支持圖像處理工具包，包括Google開發(fā)的Tensorflow、Microsoft的CNTK等。以操作簡單的Keras前端，Tensorflow后端開發(fā)框架為例介紹圖像處理中的常見操作技巧:

1.數(shù)據(jù)增強:

制約深度學(xué)習(xí)發(fā)展的三要素分別為算法、算力和數(shù)據(jù)，其中算法性能由設(shè)計方式?jīng)Q定，算力供給的關(guān)鍵在于硬件處理器效能，算法和算力相同時，數(shù)據(jù)量的多少直接決定模型性能的最終優(yōu)劣。進行圖像識別時，經(jīng)常出現(xiàn)因原始圖像數(shù)目不足而導(dǎo)致的輸出曲線過擬合，從而無法訓(xùn)練出能泛化到新圖像集上的模型。數(shù)據(jù)增強根據(jù)當(dāng)前已知的圖像數(shù)據(jù)集生成更多的訓(xùn)練圖像，具體實現(xiàn)是利用多種能夠生成可信圖像的隨機變換來增加原始圖像數(shù)量。數(shù)據(jù)增強前后的對比結(jié)果如圖1所示:

圖1a 原始圖像

圖1b 數(shù)據(jù)增強后的圖像

圖1 對圖像進行數(shù)據(jù)增強

其中關(guān)鍵代碼如下(定義增強數(shù)據(jù)的操作，包括縮放，平移和旋轉(zhuǎn)等):

對比可知，數(shù)據(jù)增強的實質(zhì)是在未改變原始圖像特征內(nèi)容的基礎(chǔ)上(例如上圖中的關(guān)鍵對象:貓、鐵籠、食物)對圖像數(shù)量的擴充，從而避免因圖像不足而導(dǎo)致的模型過擬合與泛化性差等缺陷，在小型圖像數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練時尤其有效。

2.圖像去噪:

現(xiàn)實的圖像在傳播過程中，由于傳輸波動和受外界噪聲干擾而很容易引起圖像質(zhì)量下降。圖像去躁是指濾除圖像包含的干擾信息而保留有用信息，常見去噪方法包括非局部平均過濾算法、高斯濾波算法和自適應(yīng)濾除噪聲的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。簡要介紹如下:

1.2.1 非局部平均過濾算法。

非局部平均過濾算法的降噪原理如下:圖片中像素的設(shè)定通過與其周圍的像素點加權(quán)而成，也就是圖片中某點的像素設(shè)定和其周圍像素的權(quán)重設(shè)定有關(guān)。具體原理如下式所示:

式中??代表??位置像素點受??位置像素點影響的權(quán)重大小，??代表選取像素點??周圍半徑為??范圍內(nèi)的像素點作為加權(quán)參照。??和??分別代表像素點 周圍像素權(quán)值的大小統(tǒng)計和像素點 受周圍 半徑內(nèi)像素影響的加權(quán)總和。

對原始圖像添加噪聲，隨機設(shè)定3000個像素點為白色(RGB值均為255)，可以看出添加噪聲后的圖像相對原始圖像增添了許多噪聲白斑，如圖2所示:

圖2a 原始海灘背景圖像

圖2b 添加噪聲后的背景圖像

圖2 對原始背景圖像添加隨機的白色像素點以模擬實際噪聲干擾

然后使用openCV內(nèi)置的非局部平均噪聲過濾算法濾除圖片噪聲，結(jié)果如圖3所示:

圖3 非局部平均噪聲濾波后得到的背景圖像

觀察非局部平均噪聲算法濾波前后的圖像，可知濾波后圖像的白斑噪聲點明顯減少，圖像的質(zhì)量得到有效提升，有利于后續(xù)的編碼處理和傳輸。

1.2.2 去躁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

去躁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是以CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ))，其實質(zhì)是：利用在無噪圖像集上訓(xùn)練完成的去躁模型，濾除預(yù)測圖像中包含的噪聲信息。使用圖像識別中最常見的mnist手寫圖像庫為訓(xùn)練集，mnist包含6萬張訓(xùn)練集圖像和1萬張測試集圖像，其大小均為28*28，按照圖像內(nèi)容的不同分為手寫數(shù)字0-9，mnist數(shù)據(jù)庫內(nèi)置于keras中。搭建去躁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖4所示:

圖4 簡單的去躁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

使用去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對mnist圖像庫中添加噪聲的圖像去躁，去躁前后對比結(jié)果如圖5、圖6所示，其中下標相同的Noise與Fliter相對應(yīng):

圖5 對原始圖像添加噪聲

圖6 使用去躁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾除噪聲

觀察去躁前后圖片可知，去躁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過特征提取和監(jiān)督學(xué)習(xí)等方式，對Mnist手寫圖像集實現(xiàn)了非必要噪聲信息濾除，是簡單常用的圖像去躁器。

1.2.3 圖像超分辨率重建(SR,Super Resolution)。

SR是圖像處理中的經(jīng)典應(yīng)用，是圖像增強領(lǐng)域的重要技術(shù)。其基本思想是通過提取低分辨率的原始圖像特征來重構(gòu)高分辨率的圖像。按照其參考低分辨率圖像種類和數(shù)目的不同，主要分為以下兩種:

1.?Image SR

特點是重構(gòu)圖像時，可供參考的原始低分辨率圖像少，通常不依賴于其他圖像而只參考當(dāng)前的低分辨率圖像，也稱為單圖超分辨率(SISR，single image super resolution)。

2.?Video SR

特點是重構(gòu)圖像需要參照多個不同的原始低分辨率圖像，也稱為多幀超分辨率(MFSR，multi-frame super resolution)。通常MFSR相對SISR具有更高的重構(gòu)質(zhì)量和更多的特征匹配，代價是計算資源的更多消耗。

SR重構(gòu)質(zhì)量可通過圖像質(zhì)量評估的參考標準PSNR和SSIM進行評價,PSNR值和SSIM值越高，代表重建圖像像素值與標準值越接近。其中PSNR定義如下（MSE代表圖像評估中的均方誤差）:

其中MSE的定義如下:

SSIM定義簡化如下(其中代表??均值，??代表均方差)：

近年以來，圖像超分辨率重建技術(shù)逐漸成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點，先后涌現(xiàn)出SRCNN（Super-Resolution Convontional Netural Network,超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和FSRCNN(Fast Super-Resolution Convontional Netural Network，快速超分辨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等超分辨率重構(gòu)結(jié)構(gòu)，分別介紹如下:

1.?SRCNN

SRCNN是香港中文大學(xué)在2014年提出的一種Image SR重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，核心結(jié)構(gòu)是利用CNN網(wǎng)絡(luò)對原始的低分辨率圖像進行特征提取和映射，最后完成高分辨率圖像重構(gòu)，其實質(zhì)是利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)稀疏自編碼器。SRCNN網(wǎng)絡(luò)核心結(jié)構(gòu)如圖7所示:

圖7 SRCNN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖

如圖7所示，SRCNN網(wǎng)絡(luò)完成圖像超分辨率轉(zhuǎn)換的過程分為三部分：首先通過插值法對原始低分辨率圖像進行維度擴展，目標是保證輸入網(wǎng)絡(luò)的圖像與目標圖像尺寸相同；然后將拓展后的原始圖像通過卷積網(wǎng)絡(luò)擬合的非線性映射進行特征提取，完成低分辨率特征圖到高分辨率特征圖的映射。CNN特征提取網(wǎng)絡(luò)是SRCNN網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，文中采用的特征提取網(wǎng)絡(luò)為3層堆疊的CNN；最后根據(jù)獲得的高分辨率圖像特征對目的圖片進行維度與內(nèi)容的組合重建，輸出生成的高分辨率圖像。

對比SRCNN網(wǎng)絡(luò)與同類算法進行的高分辨率圖像重構(gòu)，結(jié)果如圖8所示:

圖8a 對相同的圖像使用不同超分辨率方法重構(gòu)

圖8b 常見超分辨重構(gòu)方法的PSNR和SSIM標準評估

圖8 SRCNN網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)方法的性能對比

如圖8所示，相同條件下SRCNN網(wǎng)絡(luò)的SSIM和PSNR值絕大多數(shù)情況下優(yōu)于傳統(tǒng)算法，說明SRCNN網(wǎng)絡(luò)的編碼質(zhì)量相對傳統(tǒng)算法有所提升。與傳統(tǒng)超分辨算法相比，SRCNN網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)原理簡單、重構(gòu)質(zhì)量高等優(yōu)點，不足之處在于圖像的轉(zhuǎn)換重構(gòu)速率較低。

2.?FSRCNN

FSRCNN網(wǎng)絡(luò)同樣由SRCNN開發(fā)團隊提出，目的是針對SRCNN網(wǎng)絡(luò)圖像轉(zhuǎn)換速率低的缺點進行改進。改進后網(wǎng)絡(luò)的圖像轉(zhuǎn)換速率較SRCNN網(wǎng)絡(luò)大幅提升，圖像重構(gòu)質(zhì)量稍有提升。FSRCNN網(wǎng)絡(luò)對SRCNN網(wǎng)絡(luò)添加的改變總結(jié)如下:

維度變換上: 原始SRCNN網(wǎng)絡(luò)從圖片輸入網(wǎng)絡(luò)開始即對其進行插值變換，以完成與目的圖像維度匹配的維度拓展。這樣使得網(wǎng)絡(luò)開頭增加的張量維度參與到端與端間的所有變換運算，大大增加了網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜度和運算開銷。改進后的FSRCNN網(wǎng)絡(luò)將維度拓展的結(jié)構(gòu)放置于網(wǎng)絡(luò)終端，避免了引入網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的非必要運算消耗，提高了圖像的轉(zhuǎn)換速率。

運算結(jié)構(gòu)上: FSRCNN改進了特征映射中的非線性映射方式，并且減小了卷積運算時的卷積核維度，結(jié)果使得網(wǎng)絡(luò)運算和特征提取的參數(shù)數(shù)量大幅減少、圖像的高分辨率重構(gòu)效率大為提升。由于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的改變，F(xiàn)SRCNN重構(gòu)圖像質(zhì)量相對SRCNN略有提升。FSRCNN與SRCNN的對比結(jié)果如圖9所示，改進后FSRCNN網(wǎng)絡(luò)編碼質(zhì)量和效率相對傳統(tǒng)SRCNN網(wǎng)絡(luò)均有所提升。

圖9a SRCNN與FSRCNN的結(jié)構(gòu)對比

圖9b FSRCNN與SRCNN的質(zhì)量及效率對比

???二．深度學(xué)習(xí)中的圖像處理應(yīng)用

當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在圖像處理方面的應(yīng)用和發(fā)展主要歸納為三方面:圖像變換、圖像識別和圖像生成，分別從這三方面進行介紹:

2.1.圖像變換

指對圖片進行的常規(guī)操作，包括圖像縮放、復(fù)制等簡單操作和上文提及的去躁、提升超分辨率等常見操作，其目的是提升圖片質(zhì)量，得到理想的目標圖片。總體來說，深度學(xué)習(xí)進行的圖像變換依賴于內(nèi)置工具的強大功能，使用者可根據(jù)不同需求學(xué)習(xí)對應(yīng)圖像處理工具的使用，此處不再贅述。

2.2.圖像識別

計算機視覺(CV，Computering Version)已成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，CV的主要內(nèi)容就是進行目標識別，圖像作為生活中的常見目標一直是CV方向研究熱點。使用深度學(xué)習(xí)進行圖像識別的通常方法是:構(gòu)建識別對象為圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，達到圖像識別的高精度與低運算資源消耗。

簡要介紹使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像識別，以2013年Kaggle競賽提供的貓狗圖像集為例，構(gòu)建圖10所示的貓狗圖像集識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

圖10 簡單的貓狗圖像識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

設(shè)定訓(xùn)練輪數(shù)epochs為50，對4000張貓狗圖像進行分類，得到圖像識別網(wǎng)絡(luò)對貓狗圖像集進行訓(xùn)練過程中損失和精度的變化趨勢，如圖11所示:

圖a 圖像識別過程中的精度變化

圖b 圖像識別中的損失變化

圖11 構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)對貓狗數(shù)據(jù)集的識別結(jié)果

由圖11可知，構(gòu)建的簡單圖像識別網(wǎng)絡(luò)經(jīng)50輪迭代后，對目標圖像集達成了80%以上的識別精度。雖然識別過程中存在過擬合現(xiàn)象，并且識別精度不盡人意，但結(jié)果證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像識別的簡便性與可行性。圖像過擬合帶來的負面影響可以通過減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量(數(shù)據(jù)削弱等)和訓(xùn)練圖像量等方法減小，目標圖像的識別精度可以通過添加預(yù)訓(xùn)練模型等方法進行提升。

當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的高精度圖像識別已廣泛應(yīng)用于人臉識別等智能領(lǐng)域，相關(guān)實例可上網(wǎng)查閱自行了解，本文不再贅述。

圖12 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉識別的結(jié)果

2. 3.圖像生成

圖像生成是指從已知圖像中學(xué)習(xí)特征后進行組合，生成新圖像的過程。不同于圖像的高分辨率重建，圖像生成通常需要學(xué)習(xí)不同圖像的特征并進行組合，生成的圖像是所有被學(xué)習(xí)圖像特征的結(jié)合。常見的圖像生成應(yīng)用包括神經(jīng)風(fēng)格遷移、Google公司開發(fā)的Deep Dream算法和變分自編碼器等，分別介紹如下:

2.3.1. Deep Dream

由Google公司在2015年夏首次發(fā)布，使用早期常見的Caffe架構(gòu)編寫實現(xiàn)，由于其生成的圖像布滿了算法式的迷幻錯覺偽影而引起轟動。DeepDeram生成圖像的顯著特征是鳥羽毛和狗眼睛數(shù)量較多，原因是DeepDream學(xué)習(xí)的原始圖像庫為鳥樣本和狗樣本特別多的ImageNet(Google開源的大型數(shù)據(jù)庫，常用作預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重訓(xùn)練)。

Deep Dream與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化過程思路相同，均為對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進行梯度上升，以便將靠近網(wǎng)絡(luò)輸出端的某個過濾器可視化；區(qū)別在于Deep Dream算法直接從現(xiàn)有的圖像提取特征，并且嘗試最大化激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所有層的激活。使用Deep Dream算法，在Keras框架上對已知圖像進行特征遷移，結(jié)果如圖13所示，Deep Dream生成的圖像相對原圖增添了許多特征(主要是鳥羽波紋和狗眼睛):

圖13a 原始貓圖像

圖13b Deep Dream貓圖像

圖13c 原始狗圖像

圖13d Deep Dream 狗圖像

圖13 使用Deep Dream算法生成的圖像

2.3.2. 神經(jīng)風(fēng)格遷移(NST，Neural Style Transfe)

神經(jīng)風(fēng)格遷移是指將參考圖像的風(fēng)格應(yīng)用于目標圖像，同時保留目標圖像的內(nèi)容。風(fēng)格是指圖像中不同空間尺度的紋理，顏色和視覺圖案，內(nèi)容則是指圖像的高級宏觀結(jié)構(gòu)。

實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移的思路與尋常深度學(xué)習(xí)方法相同，均為實現(xiàn)定義損失的最小化。不同于通常的深度學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)風(fēng)格遷移的損失函數(shù)與圖像內(nèi)容和風(fēng)格的數(shù)學(xué)定義有關(guān)，具體定義如下式所示：

式中??代表定義的參考圖像與生成圖像損失，由??風(fēng)格損失和??內(nèi)容損失兩部分構(gòu)成。??和??分別定義為風(fēng)格損失函數(shù)和內(nèi)容損失函數(shù)。

內(nèi)容損失函數(shù)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中更靠近頂層的網(wǎng)絡(luò)激活??范數(shù)對參考圖像和生成圖像計算差值得到，由于選取的網(wǎng)絡(luò)層更靠近輸出端，可認為內(nèi)容損失函數(shù)得到的差值代表目的圖像和生成圖像中更加全局抽象的圖片內(nèi)容差異。

風(fēng)格損失函數(shù)的定義則使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個層，目的是保證風(fēng)格參考圖像和生成圖像間在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層激活保存相似的內(nèi)部關(guān)系。不同于內(nèi)容損失函數(shù)只關(guān)注更全局、更主要的圖像內(nèi)容，風(fēng)格損失函數(shù)需要在網(wǎng)絡(luò)較高層和較低層保持類似的相互關(guān)系，從而在根本上保證參考圖片的風(fēng)格不隨特征提取進行而變化。

實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移的流程分為三個步驟:

1.加載預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建能夠同時計算風(fēng)格參考圖像、目標圖像和生成圖像預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)激活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.使用三張圖像上計算的對應(yīng)層激活來定義內(nèi)容損失與風(fēng)格損失，得到總體損失函數(shù)。

3.設(shè)置批量梯度下降，最小化目標損失。

使用Keras內(nèi)置的VGG19預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移，目標是實現(xiàn)2015年提出的原始神經(jīng)風(fēng)格遷移算法，遷移結(jié)果如圖13所示:

星空原始圖像

荷池原始圖像

圖14a 實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移的原始圖像

繁星荷池

荷池繁星

圖14b 交換參考圖像和目標圖像得到的遷移結(jié)果

圖14 使用Keras實現(xiàn)原始神經(jīng)風(fēng)格遷移

觀察圖13可知，遷移式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功完成了風(fēng)格參考圖像到目標圖像的風(fēng)格遷移，并且保留了目標圖像的內(nèi)容。分別以星空和荷池作為參考對象，得到目標圖像繁星荷池和荷池繁星。合理選取原始圖像和定義遷移參數(shù)，就能生成一系列美輪美奐的圖像。

2.3.3 變分式自編碼器(VAE,Variational autoencoder)

變分自編碼器由Kingma和Welling在2013年12月首次提出，是一種利用深度學(xué)習(xí)中生成式模型構(gòu)建的自編碼器，特點是將深度學(xué)習(xí)思想和貝葉斯推斷結(jié)合在一起，以完成輸入目標向低維向量空間的編碼映射和向高維向量空間的反解碼。經(jīng)典的圖像自編碼器首先使用編碼器模塊編碼接收的圖像，將其映射到包含圖片特征的概念向量構(gòu)成的潛在向量空間；然后通過解碼器模塊將其解碼為與目標圖片同維度大小的輸出，經(jīng)典自編碼器的工作流程如圖15所示。

實踐中，由于經(jīng)典自編碼器不具備良好結(jié)構(gòu)的潛在學(xué)習(xí)空間而常常導(dǎo)致生成圖像不連續(xù)，未達成對原始訓(xùn)練圖像特征的高效提取。變分式自編碼器在經(jīng)典自編碼器上基礎(chǔ)上改變了其編解碼方式，得到學(xué)習(xí)連續(xù)、高度結(jié)構(gòu)化的潛在空間。VAE不是將輸入圖像壓縮成潛在空間中的固定編碼，而是將圖像轉(zhuǎn)換為統(tǒng)計分布參數(shù)(平均值和方差)。然后，VAE使用這兩個參數(shù)從分布中隨機采樣一個元素并將其解碼到原始輸入。這個過程的隨機提高了其穩(wěn)健性，并迫使?jié)撛诳臻g的任何位置都對應(yīng)有意義的表示，即潛在空間采樣的每個點都能解碼為有效的輸出，變分自編碼器的工作流程如圖16所示。

圖像變分自編碼器與一般的深度學(xué)習(xí)模型相同，采用和輸入圖像相同類型大小的圖片來訓(xùn)練模型，以完成對輸入圖像的特征提取和目標圖像的自動重構(gòu)生成?？梢酝ㄟ^指定編碼器的輸出來限制編碼器學(xué)習(xí)的具體特征。

圖15 經(jīng)典自編碼器的工作流程示意圖

圖16 變分自編碼器的工作流程(z_mean和z_log_var分別代表潛在圖像通過編碼器映射后的均值和方差)

使用mnist數(shù)據(jù)集作為變分自編碼器訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，生成的圖像如圖17所示:

圖17 VAE生成的手寫數(shù)字圖像

2.3.4 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN，Generative adversarial network)

GAN由Goodfello等人于 2014 年提出，它可以替代VAE來學(xué)習(xí)圖像的潛在空間，其生成的圖像與真實圖像在統(tǒng)計上幾乎無法區(qū)分，從而生成相當(dāng)逼真的合成圖像。

GAN結(jié)構(gòu)由一個偽造者網(wǎng)絡(luò)和一個專家網(wǎng)絡(luò)組成，二者訓(xùn)練的目的都是為了打敗彼此。生成器網(wǎng)絡(luò)（generator network）以一個隨機向量（潛在空間中的一個隨機點）作為輸入，并將其解碼為一張合成圖像。判別器網(wǎng)絡(luò)（discriminator network）又稱為對手網(wǎng)絡(luò)(adversary)，以一張圖像（真實或合成均可）作為輸入，并預(yù)測該圖像來自訓(xùn)練集還是生成器網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練生成器網(wǎng)絡(luò)的目的是使其能夠欺騙判別器網(wǎng)絡(luò)，因此隨著訓(xùn)練的進行，它能夠逐漸生成越來越逼真的圖像，即看起來與真實圖像無法區(qū)分的人造圖像，以至于判別器網(wǎng)絡(luò)無法區(qū)分二者。GAN工作流程如圖18所示:

圖18 GAN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練流程示意圖

訓(xùn)練GAN和調(diào)節(jié)GAN實現(xiàn)的過程非常困難,此處不再贅述，讀者可自行查閱相關(guān)資料了解，使用GAN生成的人臉圖像如圖19所示:

圖19 GAN在人臉圖像集上訓(xùn)練生成的圖像

???三．總結(jié)

本文第一部分介紹了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中圖像處理的常用技巧，主要包括數(shù)據(jù)增強、圖像去躁以及圖像增強領(lǐng)域中的圖像高分辨率重建技術(shù)(SR，Super Resolution)。數(shù)據(jù)增強能根據(jù)原始圖像生成內(nèi)容、風(fēng)格相似的更多訓(xùn)練圖像，可有效解決因訓(xùn)練圖像不足帶來的曲線過擬合；圖像去躁技術(shù)的代表是常見的高斯濾波算法和去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其共同特征是有效過濾圖片傳輸中受到的干擾波動，有利于后續(xù)的圖像處理；圖像高分辨率重建是圖像增強領(lǐng)域的顯著代表，其基本思想是通過提取原始低分辨率圖片的特征，變換映射得到高分辨率圖片。這種技術(shù)不僅完整保留了原始圖片的內(nèi)容和風(fēng)格(圖像的有效信息)，也提升了變換后的圖片質(zhì)量。

本文第二部分簡要分析深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域的主要應(yīng)用，按照不同功能劃分為圖像變換、圖像識別和圖像生成三個領(lǐng)域。圖像變換是圖像處理最簡單、基本的操作；圖像識別是計算機視覺的重要分支研究領(lǐng)域，目的是達到深度學(xué)習(xí)圖像識別網(wǎng)絡(luò)識別精度和效率的提升，實際應(yīng)用于人臉識別和遙感圖像識別等方面；最后概述了圖像生成應(yīng)用的幾個分支:包括神經(jīng)風(fēng)格遷移(NST,Neural Style Transfer)和變分自編碼器(VAE，Variational autoencode)等。Deep Dream可以看做訓(xùn)練集為Image Net的神經(jīng)風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)，它們的共同特點是:從參考圖像中進行內(nèi)容和風(fēng)格的提取組合后，根據(jù)要求生成不同種類的目標圖片。圖像生成領(lǐng)域的另一個重要分支為生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN，Generative adversarial network），可以生成與原始圖像非常相似的目標圖像，感興趣的讀者可以自行了解。

圖像處理領(lǐng)域是深度學(xué)習(xí)和機器視覺領(lǐng)域重要的研究分支，相信在未來必將得到蓬勃的發(fā)展。本文涉及的圖像和代碼可在github.com/asbfighting/中下載和訪問。

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