Tato neuronová síť může vaše rozmazané obrázky dokonalou kvalitu znovu

Není nic horšího, než otevřít obrázek na vašem počítači, abyste zjistili, že je to tak zrnité, že ho ani nezačnete dělat.

Někteří lidé by mohli říct lepší kameru. Tito lidé jsou průměrní. Ale počítačoví vědci - dobří, ochotní lidé - říkají, že používají neuronovou síť, počítačový systém určený k napodobování myšlení lidského mozku.

Tři počítačoví vědci z Oxfordské univerzity a Institutu vědy a technologie v Skolkově v Moskvě, kteří se specializují na počítačové vidění, vyvinuli neuronovou síť, která může učinit tuto zbytečně pixelovanou fotografii přípitku avokáda do obrazu, který je dokonale Instagrammable. Říkají tomu Deep Image Prior.

Neuronové sítě jsou volně modelovány tak, aby se podobaly lidskému mozku. Jsou tvořeny tisíci uzly, které používají k rozhodování a úsudku o údajích, které jsou jim předkládány. Stejně jako batolata začínají nic vědět, ale po pár tisíc trénincích se mohou rychle stát lepšími než lidé při každodenních úkolech.

Mnoho neuronových sítí je vycvičeno tím, že jim krmí velké datové sady, což jim dává obrovský soubor informací, které je třeba vytáhnout, když přijde na rozhodnutí.

Deep Image Prior má jiný přístup. Vychází to všechno z toho jediného originálního obrazu, nepotřebuje žádné předchozí školení, než dokáže proměnit váš mizerný, poškozený obraz zpět na snímek s vysokým rozlišením.

Tři počítačoví vědci použili síť generátorů, aby překreslili rozmazaný obraz tisíckrát, dokud se na něm nedostanou tak dobré, že vytvoří obrazy lepší než originál. Využívá existující vstup jako kontext k vyplnění chybějících nebo poškozených částí. Některé z výsledků byly dokonce lepší než výstupy z předem vyškolených neuronových sítí.

„Síťová síť vyplňuje poškozené regiony texturami z okolí,“ řekl Dmitrij Uljanov spoluautorem výzkumu v reddit postu.

Připustil, že existují některé případy, kdy by síť selhala, jako je například složitost rekonstrukce lidského oka: „Zřejmým případem selhání by bylo cokoli, co souvisí se sémantickou inpainting, např. inpaint oblast, kde očekáváte, že bude okem - naše metoda neví nic o sémantice tváře a zaplní poškozenou oblast nějakými texturami. “

Kromě obnovení fotografií byl Deep Image Prior také schopen úspěšně odstranit text umístěný nad obrázky. Což vyvolává obavy, že tento model by mohl být použit k odstranění vodoznaků nebo jiných informací o autorských právech z obrázků online. Možnost reálného světa, která byla během tohoto výzkumu možná přehlédnuta.

Tento experiment dokazuje, že nepotřebujete přístup k kolosální datové sadě, abyste vytvořili funkční neuronovou síť. Kromě toho všeho, co by to mohlo udělat pro vaši složku fotografií, by to mohlo být nejvýznamnějším příspěvkem tohoto projektu.