Qué y cómo simular estos artefactos en el entrenamiento de GAN. En el entrenamiento de GAN (Red Generativa Antagónica, por sus siglas en inglés), es importante simular diferentes tipos de artefactos para mejorar la capacidad del generador de imágenes para producir resultados realistas. Al simular estos artefactos, podemos controlar y ajustar su presencia en la generación de imágenes. Para simular artefactos en el entrenamiento de GAN, existen varias técnicas que se pueden utilizar. Una forma común de simular artefactos es agregar ruido a las imágenes de entrenamiento. Esto puede lograrse agregando ruido gaussiano a las imágenes o mediante la adición de patrones de ruido específicos, como rayas o puntos. Otra técnica útil es la de agregar bordes o distorsiones a las imágenes. Esto puede ayudar a mejorar la capacidad del generador para generar imágenes con detalles más finos y realistas. Al agregar bordes o distorsiones, podemos simular artefactos como borrones, entrelazado o efectos de desenfoque. Además, es importante simular problemas comunes en imágenes, como la falta de contraste, la falta de saturación de color o la presencia de sombras. Al simular estos problemas, el generador puede aprender a compensar y producir imágenes más realistas. Finalmente, es necesario considerar el equilibrio al simular artefactos. Demasiados artefactos pueden afectar negativamente la calidad de las imágenes generadas, ya que pueden producir resultados poco realistas o deseados. Es importante experimentar y ajustar los parámetros para obtener un equilibrio adecuado. En resumen, el entrenamiento de GAN requiere simular adecuadamente diferentes tipos de artefactos en las imágenes. Esto se puede lograr mediante técnicas como la adición de ruido, la manipulación de bordes y distorsiones, o la simulación de problemas comunes en imágenes. El equilibrio adecuado entre la simulación de artefactos es crucial para obtener resultados más realistas y de alta calidad.
Actualmente estoy entrenando Parches 3D como se puede ver en la imagen. En este momento me pregunto de dónde vienen estos artefactos en los bordes. Mi intuición dice que podría ser la deconvolución, pero no sé cómo evitarlo.
Una rebanada intermedia del Parche 3D
davy.ai
Es difícil determinar la causa exacta de los artefactos en los bordes sin más información o análisis. Sin embargo, es posible que esto se deba al proceso de deconvolución u otros factores como la baja calidad o un procesamiento insuficiente de los datos de entrada. Para prevenir o mitigar dichos artefactos, existen varias técnicas potenciales que podrían utilizarse, como ajustar los parámetros de deconvolución, utilizar diferentes técnicas de preprocesamiento o explorar modelos o arquitecturas alternativas para el proceso de entrenamiento. Puede ser necesario realizar un análisis exhaustivo y experimentación para determinar el enfoque más efectivo para abordar estos artefactos.