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PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE POUR RÉDUIRE LA DISTORSION SURVENUE DANS UNE IMAGE DÉFORMÉE GÉNÉRÉE DANS LE PROCESSUS DE STABILISATION D'UNE IMAGE VACILLANTE EN UTILISANT UN GAN POUR AMÉLIORER LA TOLÉRANCE AUX DÉFAUTS ET LA ROBUSTESSE AUX FLUCTUATIONX DANS DES SITUATIONS EXTRÊMES
PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE POUR RÉDUIRE LA DISTORSION SURVENUE DANS UNE IMAGE DÉFORMÉE GÉNÉRÉE DANS LE PROCESSUS DE STABILISATION D'UNE IMAGE VACILLANTE EN UTILISANT UN GAN POUR AMÉLIORER LA TOLÉRANCE AUX DÉFAUTS ET LA ROBUSTESSE AUX FLUCTUATIONX DANS DES SITUATIONS EXTRÊMES
A method for learning reduction of distortion occurred in a warped image by using a GAN is provided for enhancing fault tolerance and fluctuation robustness in extreme situations. And the method includes steps of: (a) if an initial image is acquired, instructing an adjusting layer included in the generating network to adjust at least part of initial feature values, to thereby transform the initial image into an adjusted image; and (b) if at least part of (i) a naturality score, (ii) a maintenance score, and (iii) a similarity score are acquired, instructing a loss layer included in the generating network to generate a generating network loss by referring to said at least part of the naturality score, the maintenance score and the similarity score, and learn parameters of the generating network. Further, the method can be used for estimating behaviors, and detecting or tracking objects with high precision, etc.
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