RECONDITIONARE POZE VECHI RUPTE
Nu este nimic mai rău decât să deschideți o imagine pe computerul dvs. doar pentru a afla că este atât de granuloasă încât nici nu puteți începe să o faceți.
Unii ar putea spune că au o cameră mai bună. Acești oameni sunt răi. Dar oamenii de știință din domeniul calculatoarelor - oamenii buni și de folos - spun că folosesc o rețea neuronală, un sistem informatic conceput pentru a imita gândirea creierului uman.
Trei oameni de știință de la Universitatea Oxford și Institutul de Știință și Tehnologie Skolkovo din Moscova, specializați în viziunea pe calculator, au dezvoltat o rețea neuronală care poate face acea fotografie inutilă pixelată a toastului de avocado într-o imagine care este perfect instagramabilă. Ei îl numesc Deep Image Prior.
Rețelele neuronale sunt modelate în mod liber pentru a se asemăna cu un creier uman. Sunt compuse din mii de noduri pe care le folosesc pentru a lua decizii și judecăți cu privire la datele care le sunt prezentate. La fel ca și copiii mici, ei încep să nu știe nimic, dar după câteva mii de sesiuni de antrenament pot deveni repede mai buni decât oamenii la sarcinile de zi cu zi.
Multe rețele neuronale sunt instruite prin hrănirea lor cu seturi de date mari, ceea ce le oferă o cantitate imensă de informații care să poată fi trase din momentul în care este vorba de luarea unei decizii.
Deep Image Prior are o abordare diferită. Funcționează totul, pornind de la acea singură imagine originală, fără a avea nevoie de instruire anterioară înainte de a vă transforma imaginea coruptă și coruptă înapoi într-o fotografie de înaltă rezoluție.
Cei trei oameni de știință folosesc o rețea de generatoare pentru a redresa imaginea neclară de mii de ori, până când devine atât de bună pentru a crea imagini mai bune decât originalul. Utilizează intrarea existentă ca context pentru a umple părțile lipsă sau deteriorate. Unele rezultate au fost chiar mai bune decât rezultatele obținute din rețelele neuronale pre-instruite.
"Tipul rețelei umple regiunile corupte cu texturi din apropiere", a declarat Dmitri Ulyanov un co-autor al cercetării într-un post Reddit.
El a recunoscut că există anumite situații în care rețeaua ar eșua, cum ar fi complexitatea reconstruirii ochiului uman: "Cazul evident de eșec ar fi orice în legătură cu inpaintarea semantică, de ex. introduceți o regiune în care vă așteptați să fiți un ochi - metoda noastră nu știe nimic despre semantica feței și va umple regiunea coruptă cu niște texturi ".
Pe lângă restaurarea fotografiilor, Deep Image Prior a reușit, de asemenea, să elimine cu succes textul plasat peste imagini. Ceea ce ridică preocuparea că acest model ar putea fi utilizat pentru a elimina filigranele sau alte informații despre drepturile de autor din imagini online. O posibilitate în lumea reală care poate a fost trecută cu vederea în timpul acestei cercetări.
Acest experiment demonstrează că nu aveți nevoie de acces la un set de date colosal pentru a crea o rețea neuronală funcțională. Dincolo de toate bunurile pe care le-ar putea face acest lucru pentru dosarul dvs. de fotografii, aceasta ar putea deveni cea mai durabilă contribuție a acestui proiect.
Oamenii de știință dezvoltă o rețea neuronală de rezolvare a puzzle-urilor cu cuvinte încrucișate
Crosswords sunt un mod nou pentru computerele de procesare a limbajului, potrivit unui nou studiu realizat de o echipă internațională de cercetători în domeniul informaticii. Mai bine, această cercetare vă poate ajuta să înșelăți puzzle-ul Sunday Times (faceți-l în stilou, brah!). Scopul lucrării nu a fost de a asista oamenii în alegerea micilor încuietori care spri ...
Această rețea neuronală AI de la Nvidia creează imagini false imaginare
Oamenii de știință de la Nvidia și UC Berkeley au creat rețele neuronale capabile să realizeze imagini realiste, de înaltă rezoluție, utilizând doar un plan de bază.
Cercetatorii Mimic Creierul uman pentru a face o retea neuronala de joasa putere
Cercetătorii au reușit să îmbunătățească consumul de energie al rețelelor neuronale, făcându-i să imite un creier uman mai bine decât oricând.