Портал «Индустрия технологий» :: Новая нейросеть от Nvidia способна эффективно удалять шумы на фотоснимках Специалисты Nvidia, Университета Аалто и MIT представили нейросеть, способную улучшить качество фотографий, практически не допуская при этом искажений. Новый метод можно использоват

Для данного опроса не указаны варианты ответов.

Новая нейросеть от Nvidia способна эффективно удалять шумы на фотоснимках Специалисты Nvidia, Университета Аалто и MIT представили нейросеть, способную улучшить качество фотографий, практически не допуская при этом искажений. Новый метод можно использоват

16.07.2018

Новая нейросеть от Nvidia способна эффективно удалять шумы на фотоснимках
Специалисты Nvidia, Университета Аалто и MIT представили нейросеть, способную улучшить качество фотографий, практически не допуская при этом искажений. Новый метод можно использоват


Как рассказывает "Индикатор", ранее нейросеть обучали восстанавливать фото, определяя между парами изображений разницу - с шумом и без шума. Новый метод имеет отличие - нейросети специально показывали только изображения с шумом. Но она способна устранить дефекты и автоматически сделать качество фотографий лучше. 


В самом начале своей работы над новым методом ученые добавили на изображения гауссовский шум. Для него характерна равномерная спектральная плотность и нормально распределенное значение амплитуды помех. Для обучения была подготовлена выборка, которая насчитывала 50 000 изображений размером 256x256 пикселей. Работая с 30-слойной остаточной нейросетью RED30, специалисты пришли к выводу, который был для них неожиданным: оказалось, что для обучения не надо использовать чистые изображения. 


В дальнейшем для проведения тестов была использована другая сверточная сеть - U-net. При тех же результатах она смогла обучаться в целых десять раз быстрее. После на изображения были добавлены другие виды шума (Бернулли, Пуассоновский и прочие). Уже новые тесты только подтверждали верность гипотезы о том, что для нейросети нет необходимости в чистых изображениях. 


Пока новый метод имеет недостаток - нейросеть не может воссоздать объекты, которых не было среди изображений для тренировки. Но это ограничение можно отнести в равной степени и к обучению на основе чистых изображений. 


Интересно, что эффективность созданного метода не ограничивается улучшением только фотографий. Его можно использовать и для МРТ-снимков или изображений, сделанных космическими телескопами. Пока посмотреть, как все это работает, можно на Youtube (канал NVIDIA). 



Источник: оригинал статьи

Это тоже может быть интересно

Ученые вырастили в лаборатории еду травоядного динозавра, жившего 150 млн лет назад Ученые из Германии и Великобритании смогли оценить насколько был питателен рацион травоядных динозавров. Для этой цели они вырастили самую настоящую пищу динозавров - пона

В университете Перми разработали нейросеть, предсказавшую результаты ЧМ-2018 

В США тестируют систему дорожного движения без светофоров Американские ученые протестировали движение без светофоров, работающее за счет автообмена сигналами между машинами. Специалисты считают, что это может иметь ряд преимуществ. Строящиеся в России АЭС

Microsoft и National Geographic анонсировали проект для решения проблем экологии с помощью искусственного интеллекта National Geographic совместно с Microsoft объявили о начале программы грантов в 1 млн долларов. Они предназначены для разработчиков технол