NVIDIA разработала систему Noise2Noise для «очистки» фотографий

Исследователи из NVIDIA, MIT и университета Аалто показали, как можно с помощью ИИ снижать уровень шума на фотографиях. Команда тренировала свою систему Noise2Noise на 50 000 изображений из набора ImageNet, используя графические процессоры NVIDIA Tesla P100 и фреймворк TensorFlow с ускорением cuDNN.

Обычно нейросети ищут разницу между двумя видами фотографий: зашумленной и «чистой». Новый метод не требует подготовки таких пар, системе на обучение даются только снимки с разным уровнем помех. Она сама определяет, каким образом улучшить качество изображения, при этом не уступает прежним методам коррекции.

«Зашумление» чаще всего встречается на снимках МРТ, а также при астрономической съемке. Исследователи уверены, что их метод поможет улучшить качество подобной визуализации.

Ученые представили свою работу на Международной конференции по машинному обучению в Стокгольме (ICML).

Компания уже долгое время внедряет искусственный интеллект в сферы деятельности человека. Нейросети NVIDIA научились создавать замедленные видео, увеличивая количество кадров в 15 и более раз.