Парад крутых прорывов в обучении искусственного интеллекта продолжается. Самых больших успехов в работе нейросетей с изображениями добились Facebook и Nvidia.
В новой работе Nvidia нам показан алгоритм, который “может исправить ваши зернистые фотографии лишь по одному взгляду на зернистые фотографии”.
Эта работа была разработана исследователями из NVIDIA, Университета Аалто и Массачусетского технологического института, и на этой неделе представлена на Международной конференции по машиноведению в Стокгольме.
Недавняя работа в этой области сосредоточена на обучении нейронной сети для восстановления изображений на основе данных пар изображений с шумом и без. Этот метод отличается тем, что он требует только двух входных изображений с шумом или зернистостью – то есть ему не показывается чистое изображение.
Рисунок 1. Примеры для шумов Пуассона. Слева – вводное изображение, по центру – результат алгоритм Nvidia, справа – настоящая чистая фотография
Без сравнения с оригиналом этот искусственный интеллект может удалять артефакты, шум, зерно и автоматически улучшать ваши фотографии.
«[Нейронная сеть] находится на одном уровне с самыми современными методами, которые используют чистые примеры – используя точно ту же методику обучения и часто без существенных недостатков во времени обучения или производительности».
Команда проверила нейронную сеть на трех разных наборах данных. Этот метод можно даже использовать для улучшения изображений МРТ, тем самым прокладывая путь, возможно, к радикальному улучшению визуализации в медицине.
«Существует несколько ситуаций в реальном мире, где трудно получить чистые данные для обучения: фотографирование с низким освещением (например, астрономическое изображение), физическая обработка и магнитно-резонансная томография», – сказали в команде. «Наши демонстрации указывают путь к значительным потенциальным преимуществам в этих приложениях, устраняя необходимость в потенциально сложном сборе чистых данных. Конечно, не всё так гладко – мы не можем научиться выбирать функции, которых нет в исходных данных, но это в равной степени относится и к обучению с чистыми целями».
Команда представит свою работу широкой общественности на конференции ICML 12 июля.
Читайте также:
Нейросеть Facebook открывает закрытые глаза на снимках
Adobe использует ИИ для обнаружения ретушированных изображений