NVIDIA разработала систему Noise2Noise для «очистки» фотографий
Алгоритм обучали только на зашумленных картинках, используя графические процессоры NVIDIA Tesla P100 и фреймворк TensorFlow с ускорением cuDNN.
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.
2К открытий2К показов
GPT-4 подключили к Minecraft, и бот Voyager от Nvidia продемонстрировал первые результаты своих возможностей.
Мошенники давно освоили нейросети для совершения преступлений. Но какую роль играют ИИ, чат-боты и нейросети, когда речь заходит об убийствах?
Собрали новости Python с 15 по 31 мая. Узнайте, как сгенерировать голос человека на Python и во сколько раз Mojo быстрее Python на самом деле.
IT-блогер Хауди Хо рассказал в новом видео, как сделать собственную нейросеть на языке Python всего за 10 минут.