Ученые из «Сколково», «Яндекса» и Оксфорда открыли доступ к совместно разработанной сверточной нейронной сети, умеющей реставрировать поврежденные и низкокачественные изображения. Разработка получила название Deep Image Prior.
Принцип работы
Новый алгоритм представляет собой комбинацию из машинного обучения и алгоритмов расчета вероятного повторения содержимого соседних областей. Главной отличительной особенностью Deep Image Prior является извлечение полезных данных из самого обрабатываемого изображения, а не из коллекций рисунков, на которых он обучался. Нейронная сеть в данном случае выступает в роле генератора, инициализируемого случайными данными, которые в процессе восстановления корректируются в соответствии с низкоуровневыми статистиками поврежденной картинки. Модель сети создана на базе библиотеки Torch.
Примеры работ
Deep Image Prior успешно справляется с рядом сложных задач реставрации:
- Заполнение пробелов
- Удаление шума
- Устранение дефектов сжатия
Новая разработка вместе с использованным инструментарием и примерами работ доступны в репозитории на Github под лицензией Apache 2.0.
Обработка с изображений и видео – одна из популярных областей применения машинного обучения. Напомним, что в начале декабря исследователи компании NVIDIA создали нейронную сеть, умеющую реалистично менять сезон и погоду на видеозаписи.
Источник: OpenNET
