TensorFlow ile Stil Aktarımı
Yapay zeka ve makine öğrenimindeki en son geliştirme ve araştırmalarla birlikte, hem ücretli hem de ücretsiz olarak çevrimiçi olarak sunulan birçok çerçeve vardır. Bu platformlar yardımıyla farklı algoritmalar oluşturulabilir ve uygulanabilir.
Farklı makine öğrenimi çerçevelerinden ve platformlarından bahsederken en öne çıkan platformlardan biri TensorFlow’dur. TensorFlow, makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları için en iyi, ücretsiz ve açık uçlu platformlardan biridir.
TensorFlow‘u kullanmanın temel amacı, farklı modelleri eğitmek ve derin sinir ağı modelleri ve bunların etkileşimi üzerinde çalışmaktır. TensorFlow tarafından kullanılan dil çoğunlukla JavaScript veya Python‘dur. Bu dillerin yardımıyla, farklı makine öğrenimi ve yapay öğrenme modelleri eğitilebilir.
CNN’deki ilerlemeyle birlikte makinelerin, otomobillerin ve endüstrilerin çoğu CNN, makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenmeyi kullandı. Araştırmacılar, modellerini test etmek ve eğitmek için ücretsiz ve açık uçlu bir çerçeveye ihtiyaç duyar ve bu amaçla en yaygın olarak TensorFlow kullanılır.
Geleneksel çerçeveler ve platformlar üzerinde TensorFlow‘u kullanmanın farklı uygulamaları ve farklı amaçları vardır. Çoğu bu makalede tartışılmıştır ve karşılaştırmaları mecazi karşılaştırma ile birlikte listelenmiştir. Bu makale, kariyerlerini makine öğrenimi veya yapay zeka alanında sürdürmek isteyen bu alandaki yeni araştırmacılar için bir geçit sağlayacaktır.
Bir önceki paragrafta TensorFlow hakkında kısa bir tartışma yapılmıştı. Daha fazla devam etmek için, stil aktarımına kısa bir giriş yapılmış olmalıdır. Stil aktarımı, temel olarak görüntü işleme ile birleştirilmiş bilgisayarla görü tabanlı bir tekniktir. Aktarma tarzında, eğitim amaçlı farklı veri setleri elde etmek için bir görüntünün kompozisyonu değiştirilir. Basit bir örnekle açıklanabilir.
Dijital bir görüntünüz olduğunu ve ünlü bir sanatçı tarafından boyanmış bu resmi dönüştürmek istediğinizi düşünün, stil aktarımı bunu bizim için farklı algoritmalar kullanarak ancak geliştiriciler tarafından platforma önceden yüklenmiş bir veri setine sahip olarak dönüştürecektir. Tarz aktarımında veri seti olarak iki görüntü vardır, biri aktarılması gereken görüntü, diğeri görüntü bazında görüntü, ilk görüntünün değiştirilmesi gerekir. (Stil Transfer Rehberi | Fritz AI, 2019)
Görsel 01 : Yaygın bir Stil Aktarma örneği, İçerik Görüntüsü, diğeri Stil Görüntüsüdür ve sonuç Oluşturulan Görüntüdür.
Bu tür görüntüleri ve ilgili algoritmaları oluşturmak için farklı yöntemler vardır. Bunlardan biri GAN (Neural Network – Style Transfer ve GAN Arasındaki İlişki Nedir? – Stack Overflow, 2019). Daha genelleştirilmiş bir formdur, ancak TensorFlow‘da stil aktarımı görüntüyü zararsız tutar ve yalnızca stil görüntüsünü içerik görüntüsüne yapıştırın ve yukarıda gösterilen Görsel 1’de zaten gözlemlediğimiz sonucu sağlar.
Araştırmacılar tarafından benimsenen başka bir teknik daha var. Teknik, ileri beslemeli bir sinir ağıdır. Bu teknik sayesinde çok daha iyi ve doğru sonuçlar elde etmişlerdir. İleri besleme tekniğinde ortaya çıkan ana sorun, çok sayıda girdi görüntüsünden dolayı bu tekniğin büyük bir hesaplama hızı gerektirmesi ve büyük bir zaman gerektirmesidir.
Tensör akışında stil aktarımında, içerik görüntüsünün referans görüntüden elde edilen renkleri uyarlayabildiğini gözlemleyebiliriz. Bu şekilde iki görüntünün özelliklerine sahip tek bir görüntü elde edebiliriz. Tensör akışında, içerik ve stil görüntülerinde farklı katmanlar vardır. Giriş görüntüsünde, kenarlar ve özellikler gibi bazı düşük özellikler vardır. Nihai katmanlar olan tekerlekler ve gözler gibi üst düzey özellikler olan ve bu tür özelliklerin çıkarılması için çok fazla hesaplama gücü gereklidir, ancak TensorFlow’un yardımıyla bu tür hesaplama hızları elde edilebilir ve çok şey elde edilebilir. öznitelikler referans görüntüden de çıkarılabilir. (Nöral Stil Transferi | TensorFlow Core, 2019)
Konvolüsyonel sinir ağları hakkında konuşurken teknik oldukça önemlidir (Neural Style Transfers How Do Do Work? | Blackburn | Towards Data Science, 2020). Bir görüntünün özelliklerini ve diğerinin rengini birleştirdikleri için. Bu, çoğunlukla görüntü işleme, görüntü düzenleme ve video düzenleme ile ilgili olan AI tabanlı yazılımların geliştirilmesinde yardımcı olabilir. Uygun verileri eğiterek, uygun bir veritabanı kurarak ve sistemin uygun hesaplama hızına sahip olmasını sağlayarak. Şu anda bile Facebook, Twitter, YouTube ve yüz kilidi açma yazılımları daha iyi sonuçlar elde etmek için bu tekniği kullanıyor.
En yaygın stil aktarımı türü, Doğal Dilde çok önemli olan Metin stili aktarımı veya (TST)’dir.
Programlama (NLP). TST’de mizah, öfke ve heyecan gibi farklı ifadeler t filmlerde altyazıya çevrilebilir. Facebook ve YouTube videolarındaki otomatik oluşturulmuş altyazılar, TST tekniğine dayanmaktadır. Bu teknik yeni olduğu için sonuçların doğru veya işarete uygun olmamasının nedeni budur. (İki Dakika NLP — Metin Stili Transferine Hızlı Giriş | Fabio Chiusano | NLPlanet | Orta, 2019)
Stil aktarımının birçok kullanımı vardır. Bunlardan en yaygın olanları aşağıdaki gibi listelenmiştir. (Gatys ve diğerleri, 2016)
- Bu teknik yapay zeka yardımıyla doğal görüntüden sanat eseri. oluşturulabilir,
- Bu tekniği bu tür uygulamaları geliştirmek için kullanan Prisma ve DeepArt gibi birçok önemli mobil uygulama var.
- Bilgisayar biliminde stil aktarımının kullanıldığı birçok teknik vardır. Bunlardan en yaygın olanı nesne algılamadır.
- TST ve hızlı besleme stili aktarımın kullanıldığı nesne algılamanın denetimli ve denetimsiz öğreniminde.
- Bu teknik, görüntü stilizasyonu ve görüntü analojileri gibi görüntü işleme tekniklerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Referanslar
- Notebook.community. (n.d.). 19 Şubat 2022 Ref
- Gatys, L., Ecker, A. ve Bethge, M. (2016). Sanatsal Tarzın Bir Sinir Algoritması. Journal of Vision, 16(12), 326. Ref
- Nöral Stil Transferleri Nasıl Çalışır? Veri Bilimine Doğru. (n.d.). 19 Şubat 2022 Ref
- TensorFlow’a Giriş. (n.d.). 19 Şubat 2022 Ref
- Ma, W., Chen, Z. ve Ji, C. (2020). Blok Karıştırma: Sınırlı Bellek ile Yüksek Çözünürlüklü Hızlı Stil Aktarımı için Bir Yöntem. IEEE Erişimi, 8, 158056–158066. Ref
- Sinir ağı – Stil Aktarımı ve GAN arasındaki ilişki nedir? – Yığın Taşması. (n.d.). 19 Şubat 2022 Ref
- Nöral stil transferi | TensorFlow Çekirdeği. (n.d.). 19 Şubat 2022 Ref
- Stil Aktarım Kılavuzu | Fritz AI. (n.d.). 19 Şubat 2022 Ref
- İki dakika NLP — Metin Stili Aktarımına Hızlı Giriş | tarafından Fabio Chiusano | NLGezegen | Orta. (n.d.). 19 Şubat 2022 Ref
