BLIND-SPOT-FALTUNGSARCHITEKTUREN UND BAYESSCHE BILDWIEDERHERSTELLUNG

• Main Authors: Aila, Timo Oskari, Lehtinen, Jaakko T, Laine, Samuli Matias, Karras, Tero Tapani
• Format: Patent
• Language: German
• Published: 30.07.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

Eine neuronale Netzwerkarchitektur zur Wiederherstellung verrauschter Daten wird offenbart. Das neuronale Netzwerk ist ein Netzwerk mit Blind Spot, das in Übereinstimmung mit einem selbstüberwachten Framework trainiert werden kann. In einem Ausführungsbeispiel umfasst das Netzwerk mit Blind Spot eine Vielzahl von Netzwerkzweigen. Jeder Netzwerkzweig verarbeitet eine Version der Eingangsdaten unter Verwendung einer oder mehrerer Schichten, die Kernen zugeordnet sind, die ein Empfangsfeld aufweisen, das sich in einer bestimmten Halbebene relativ zu dem Ausgangswert erstreckt. In einem Ausführungsbeispiel sind die Versionen der Eingangsdaten in einer bestimmten Richtung versetzt und sind die Faltungskerne so gedreht, dass sie der bestimmten Richtung des zugehörigen Netzwerkzweigs entsprechen. In einem anderen Ausführungsbeispiel sind die Versionen der Eingangsdaten gedreht und ist der Faltungskern für jeden Netzwerkzweig gleich. Die Ausgänge der Netzwerkzweige werden zusammengesetzt, um das Bild zu entrauschen. In einigen Ausführungsbeispielen wird eine bayessche Filterung durchgeführt, um die Eingangsdaten zu entrauschen.