Débruitage (modèle à bruit statistique)

Définition

En apprentissage automatique, plus précisément avec les modèles à bruit statistique, le processus de débruitage désigne une phase dont l'objectif est de convertir, en plusieurs étapes, un bruit pur en une image à l'aide d'un réseau neuronal, générant ainsi un nouvel échantillon de données. Ce processus intervient après le bruitage.

Voir aussi modèle à bruit statistique

Français

débruitage

soustraction du bruit statistique

Anglais

reverse process

reverse diffusion process

backward denoising process

backward process

The backward process is a stage in diffusion model which goal is to convert, in multiple steps, pure noise into an image using neural network and it is used for new sample generation. It is a denoising process which is done after the forward process.

Source

Source : arxiv

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Source : AssemblyAI

Source : Medium