आरामदायक UI नामों का विवरण

U-Net

U-Net एक गहरे शिक्षण मॉडल है जो मुख्य रूप से छवि विभाजन कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है। इसे मूल रूप से चिकित्सा छवि प्रसंस्करण के क्षेत्र में प्रस्तावित किया गया था लेकिन अब इसे विभिन्न छवि प्रसंस्करण कार्यों में व्यापक रूप से लागू किया गया है।

U-आकार की संरचना: U-Net का नाम इसके नेटवर्क की U-आकार की वास्तुकला से आता है। इसमें एक एन्कोडर (डाउनसैंपलिंग भाग) और एक डिकोडर (अपसैंपलिंग भाग) होता है।
एन्कोडर: एन्कोडर की भूमिका छवि से धीरे-धीरे विशेषताएँ निकालना है। यह छवि के आकार को धीरे-धीरे कम करता है एक श्रृंखला के माध्यम से समवर्ती परतों और पूलिंग परतों के द्वारा जबकि विशेषताओं की गहराई (यानी, विशेषता मानचित्रों की संख्या) बढ़ाता है। यह प्रक्रिया मॉडल को छवि की उच्च-स्तरीय विशेषताओं को कैप्चर करने में मदद करती है।
डिकोडर: डिकोडर का कार्य एन्कोडर द्वारा निकाली गई विशेषताओं को फिर से उसी आकार में लाना है जैसे कि इनपुट छवि विभाजन के लिए। यह धीरे-धीरे छवि के आकार को अपसैंपलिंग (जैसे, ट्रांसपोज़्ड समवर्ती) के माध्यम से पुनर्स्थापित करता है जबकि एन्कोडर से विशेषताओं को जोड़ता है ताकि विवरण जानकारी को बनाए रखा जा सके।
स्किप कनेक्शन: U-Net की एक प्रमुख विशेषता स्किप कनेक्शनों का उपयोग है, जो सीधे एन्कोडर की कुछ परतों के विशेषता मानचित्रों को डिकोडर में संबंधित परतों के इनपुट से जोड़ते हैं। इससे स्थानिक जानकारी को बनाए रखने में मदद मिलती है, इस प्रकार विभाजन की सटीकता में सुधार होता है।

U-Net के अनुप्रयोग

चिकित्सा छवि विभाजन: उदाहरण के लिए, CT या MRI छवियों में अंगों या ट्यूमर का विभाजन।
उपग्रह छवि विश्लेषण: जैसे भूमि उपयोग वर्गीकरण।
स्वायत्त ड्राइविंग: सड़कों, वाहनों और पैदल चलने वालों की पहचान करना।

सारांश

U-Net एक शक्तिशाली छवि विभाजन मॉडल है जो अपनी अनूठी U-आकार की संरचना और स्किप कनेक्शनों के माध्यम से प्रभावी ढंग से छवि विशेषताओं को निकालता और पुनर्स्थापित करता है, जिसे सटीक विभाजन की आवश्यकता वाले विभिन्न कार्यों में व्यापक रूप से लागू किया गया है।
U-Net एक समवर्ती न्यूरल नेटवर्क (CNN) आर्किटेक्चर है।
कई विसरण मॉडलों के कार्यान्वयन में, U-Net को शोर कम करने वाले नेटवर्क के रूप में उपयोग किया जाता है। विसरण मॉडल की उलटी प्रक्रिया में, अर्थात्, शोर कम करने के चरण में, U-Net प्रभावी रूप से सीख सकता है कि कैसे शोर वाली छवियों से स्पष्ट छवियों को पुनर्स्थापित किया जाए।

विसरण मॉडल

विसरण मॉडल एक जनरेटिव मॉडल है जो मुख्य रूप से छवियों, ऑडियो और अन्य डेटा उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका कार्य करने का सिद्धांत दो मुख्य चरणों में विभाजित किया जा सकता है: अग्रणी विसरण और उलटी विसरण।

अग्रणी विसरण प्रक्रिया: यह प्रक्रिया एक छवि में धीरे-धीरे शोर जोड़ने के समान है। कल्पना कीजिए कि आपके पास एक स्पष्ट छवि है, जैसे कि एक बिल्ली। हम इस छवि में धीरे-धीरे शोर जोड़ते हैं जब तक कि यह पूरी तरह से धुंधली और यादृच्छिक नहीं हो जाती। कई शोर जोड़ने के बाद, मूल छवि लगभग अदृश्य हो जाती है, केवल यादृच्छिक शोर का एक ढेर छोड़ती है। उदाहरण: आप स्पष्ट फोटो को प्रिंटर में डालने और उस पर लगातार स्याही गिराने की कल्पना कर सकते हैं। कई गिराने के बाद, आपको केवल एक धुंधली काली परत दिखाई देती है।
उलटी विसरण प्रक्रिया: यह प्रक्रिया शोर से मूल छवि को पुनर्स्थापित करने के बारे में है। मॉडल सीखता है कि कैसे धीरे-धीरे शोर हटाना है ताकि एक स्पष्ट छवि को पुनर्स्थापित किया जा सके। यह प्रक्रिया मॉडल को प्रत्येक चरण में शोर को हटाने के लिए प्रशिक्षण देकर पूरी की जाती है। उदाहरण: कल्पना कीजिए कि आपके पास दूध का एक कप है जिसमें कुछ चॉकलेट पाउडर डाला गया है। जब आप इसे हिलाते हैं, तो दूध पूरी तरह से मिल जाता है, और आप इसकी मूल रूप में नहीं देख सकते। उलटी प्रक्रिया दूध और चॉकलेट को धीरे-धीरे अलग करने के समान है जब तक कि वे अपनी मूल स्थिति में वापस न आ जाएं।

विसरण मॉडलों के व्यावहारिक अनुप्रयोग

छवि उत्पादन: नई छवियों को उत्पन्न करने के लिए विसरण मॉडलों का उपयोग, जैसे कि किसी विशेष शैली में कला बनाना या नए चरित्र छवियों का संश्लेषण करना। उदाहरण के लिए, मॉडल एक गैर-वास्तविक व्यक्ति का चेहरा उत्पन्न कर सकता है या नए परिदृश्य चित्र बना सकता है।
छवि बहाली: विसरण मॉडलों का उपयोग क्षतिग्रस्त या गायब भागों को ठीक करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक पुरानी फोटो है जिसमें कुछ फीकी भाग हैं, तो विसरण मॉडल उन रिक्त स्थानों को भरने में मदद कर सकता है, इसे एक अधिक पूर्ण रूप में बहाल कर सकता है।
पाठ से छवि उत्पादन: कुछ विसरण मॉडल पाठ विवरण के आधार पर छवियाँ उत्पन्न कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप "एक समुद्र तट पर खेलते हुए कुत्ते" का इनपुट देते हैं, तो मॉडल इस विवरण के साथ मेल खाने वाली छवि उत्पन्न करेगा।

सारांश

विसरण मॉडलों का मूल विचार शोर को क्रमिक रूप से जोड़ने और हटाने के द्वारा उच्च गुणवत्ता वाले डेटा उत्पन्न करना है। वे छवि उत्पादन, बहाली और अन्य रचनात्मक अनुप्रयोगों में धीरे-धीरे बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं। इस तरीके से, हम कई छवियाँ और कलात्मक कार्य बना सकते हैं जो पहले असंभव थे।

क्लिप मॉडल

CLIP मॉडल का उपयोग पाठ को एक प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है जिसे UNet समझ सकता है (यानी, एम्बेडिंग), जिससे UNet इनपुट पाठ संकेतों के आधार पर संबंधित छवियाँ उत्पन्न कर सके।

VAE

UNet को अक्सर विविधात्मक ऑटोएनकोडर्स (VAE) के साथ उपयोग किया जाता है, जो अंतिम उत्पन्न छवियों की प्रस्तुति के लिए छवियों को लेटेंट स्पेस से दृश्य पिक्सेल स्पेस में परिवर्तित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं.