Создана новая нейронная технология для восстановления изображений

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

Пример заполнения пробелов в изображении: библиотека

  • Удаление шума

Удаление шумов с картинки: истребитель

  • Устранение дефектов сжатия

Удаление дефектов: рисунок улитки

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

Подобрали три теста для вас:
— А здесь можно применить блокчейн?
Серверы для котиков: выберите лучшее решение для проекта и проверьте себя.
Сложный тест по C# — проверьте свои знания.

Также рекомендуем: