Notion se supervision

Question

Cette notion est un peu trompeuse ici : si j'ai un dataset d'image radar (donc bruitée par construction) je ne peux pas utiliser la méthode proposée aujourd'hui pour apprendre du débruitage car je n'ai pas d'image sans bruit !

Par contre si j'ai des images sans bruit, alors c'est très facile de faire de l'apprentissage dit auto-supervisé en utilisant un modèle de bruit pour bruiter mes images ! Mais sans ce modèle de bruit, ni les images sans bruit... on ne peut rien faire.

Answer 1

oui effectivement c'est du machine learning pour entrainer un modèle de debruitage il faut forcement une reférence non bruitée.
La notion d'auto-supervisé précisement est le fait que le label (la sortie) est dans l'entrée.
Ce n'est pas vraiment votre cas d'image radar bruité à débruiter....  par contre avec les modèles que l'on voit aux prochaines séquences vous pourriez générer des images radars de meilleurs résolutions (mais toujours bruités)

Comments

Ouais, donc la notion d'auto-apprentissage est survendue pour moi, mais bon, ça fait bien :-)

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La notion d'auto-apprentissage a permis de révolutionner l'IA ces dernières années, en tout cas dans la majorité des domaines que je connais. Ça ne veut pas dire que c'est applicable dans tous les cas pour autant :)

Answer 2

La notion d’auto-supervisé ou de self-supervised décrit le faite de bruité (ou autres transformations) des données “intactes” et donc d’obtenir des lablels (données intactes) et des données d’entrée (images bruitées par ex). Ce n’est donc pas uniquement lié au débruitage.

Answer 3

Vous tirez une conclusion un peu rapide qui mélange plusieurs problématiques.

L'IA ne pourra jamais faire des miracles, et effectivement si on ne n'arrive pas à obtenir un modèle du bruit pour ces images, on n'arrivera jamais à reconstruire l'image sans bruit car l'input qui est donné a perdu de l'information qui ne peut être retrouvé.

Vous avez compris l'alternative, à savoir partir d'image propre et rajouter du bruit.

Comments

Je rebondi avec l'exemple des corrections sur l'imagerie spatiale ou on ne peut pas enlever tout le bruit sous peine de reconstruire une image réaliste mais dont on n e peut pas être sûr de sa validité tant que l'on n'a pas pu avoir une meilleur observation directe

Answer 4

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