Google представил технику реконструкции пикселизированных изображений
8 февраля 2017 года
Разработчики из команды Google Brain, занимающейся исследованиями в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения, опубликовали свои наработки в области восстановления пикселизированных изображений, детализация которых была утеряна в результате масштабирования.
Предложенная система позволяет с достаточно высокой точностью реконструировать возможное изображение даже когда имеются сведения всего о нескольких десятках пикселей. Например, на приведённом выше изображении показан результат воссоздания изображения, уменьшенного до 8x8 пикселей. Во втором столбце размещён предложенный системой вариант, а в третьем столбце эталонное изображение, из которого был создан исходный вариант 8x8.
Метод основан на комбинировании двух нейронных сетей. Первая сеть решает задачу сопоставления восстанавливаемого изображения 8×8 с эталонной коллекцией изображений более высокого разрешения. Эталонные изображения приводятся к разрешению исходного варианта (8x8) и выявляются наиболее близкие совпадения. Вторая сеть, пытается восстановить недостающие детали на исходном изображении, используя в качестве источника воссоздания утраченных деталей наиболее близкие изображения.
Например, для реконструкции изображений ванной комнаты используются детали с фотографий реальных ванных комнат, которые оказались наиболее близки при сопоставлении в низком разрешении. На последнем этапе воссоздания изображения результат работы двух нейронных сетей комбинируется. При воссоздании деталей используется свёрточная нейронная сеть pixel-cnn++, реализация которой распространяется под лицензий MIT в виде модуля для платформы глубокого машинного обучения TensorFlow.
Восстановленное изображение выглядит реалистично, но оно не является реальным, а лишь показывает как могло выглядеть реальное изображение, предлагая наиболее вероятный вариант. Результат обычно содержит детали, которых не было на исходном изображении. Для оценки точности восстановления группе добровольцев было предложено исходное изображение в высоком разрешении и два уменьшенных варианта - восстановленное в 32x32 из 8x8 и уменьшенное до 32x32. Люди ошибочно посчитали реальным восстановленное изображение в 10% случаев, если на фотографии было лицо, и в 28% случаев, если на фотографии была ванная комната. Идеальным был бы результат в 50%, который указывал бы на то, что изображения неотличимы.
Источники[править]
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии[править]
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
