Reconstruction dense via des convolutions trouées - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2018

Reconstruction dense via des convolutions trouées

Résumé

La reconstruction d'images est un sujet bien étudié notamment via des méthodes de deep learning. Cependant, la plupart des approches ap-prennent leur réseau de reconstruction en présentant une image troué en entrée et l'image d'origine en sortie. Ainsi, le passage de l'image dans le réseau ne sera utilisé que pour actualiser le réseau à la lumière de sa performance sur une toute petite zone. À l'inverse, on propose ici une as-tuce dite de convolution trouée permettant d'apprendre le réseau comme pour de l'auto encodage (l'entrée est l'image la sortie aussi) tout en ac-tualisation le réseau à la lumière de sa performance sur l'ensemble de la zone.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01883078 , version 1 (27-09-2018)
hal-01883078 , version 2 (22-01-2020)
hal-01883078 , version 3 (07-10-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01883078 , version 1

Citer

Adrien Chan-Hon-Tong. Reconstruction dense via des convolutions trouées. 2018. ⟨hal-01883078v1⟩
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