Добрый день!
Как известно, для работы напрямую с изображением (а не с его представлением в виде признаков) естественным образом подходит сверточная архитектура сетей (CNN). В интернете чаще всего пишут про задачу классификации изображений: обычно после нескольких чередующихся слоев свертки и пулинга лежит "обычный" полносвязный слой нейронов, который по признакам, каким-то образом полученным предыдущими сверточными слоями, относит изображение к одному из заданных классов.
Но что делать, если на выходе мы желаем иметь не номер класса, а целое изображение? (Не знаю, как называется такой класс задач) Например, как в приложении Prisma – юзер загружает фото, а программа меняет его стилистику.
Вопрос: в какую сторону копать, чтобы познакомиться с сетями, сопоставляющим исходному изображению измененное изображение?
