Главная » Hi-Tech » NVIDIA научила нейросеть убирать лишний шум и надписи с фотографий

NVIDIA научила нейросеть убирать лишний шум и надписи с фотографий

О проделанной работе специалисты NVIDIA поделились в своем официальном блоге, но при этом исходный код алгоритма не стали выкладывать в открытый доступ. Группа специалистов из компании NVIDIA, Массачусетского технологитческого института, а также университета Аалто представили нейронную сеть, способную редактировать изображения и убирать с них лишний шум, а также различные надписи.

На базе 50 различных испорченных фотографий, алгоритм научился убирать с изображений шумы, вызванные слабым освещением, цветовые шумы на старых снимках, а также избавляться от надписей, подписей и, возможно, даже копирайта, имеющегося на изображениях. Для создания нейросети специалисты использовали метод машинного обучения. Разработчики отмечают, что нейросети для эффективной работы не нужно видеть ту же самую, но чистую фотографию — достаточно лишь показать некачественные снимки.

Если показанный в апреле алгоритм NVIDIA демонстрировал возможность восстановления на чистых фотографиях с изображением лиц недостающих деталей, а также способность убирать с них лишние детали, то текущий алгоритм способен проводить всю работу на базе «поврежденных данных».

При это не страдает производительность компьютера, как и не увеличивается время для обработки», — говорят разработчики. «Можно научить нейросеть восстанавливать части фотографии, чтобы алгоритм даже не видел ее исходное значение.

Разработчики отмечают, что метод можно использовать не только при обработках художественных фотографий, но и для удаления шумов из снимков МРТ, других медицинских изображений, а также, при получении фотографий с всегда низким уровнем освещенности, например, при выполнении астрономических наблюдений.


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

Как прочитать больше 50 книг за полгода

Билл Гейтс Надо признать, что пункт про девять утра — тоже не про меня, но работаю я много и я не готов рабочее время выделять на чтение. Легко Биллу Гейтсу говорить о том, сколько он читает, ему-то не нужно к ...

33 типа пользователей: классификация от создателя Punto Switcher и Caramba Switcher

В реальности же приходится взаимодействовать со множеством психологических типов людей. За многолетнее общение с пользователями я понял, что хотя есть один глобальный, абстрактный «пользователь», к которому нужно относиться свято, поскольку без пользователя разработка софта не имеет смысла. Но мне видится ...