Екатерина Рыбачёк
Latest posts by Екатерина Рыбачёк (see all)
- Устройство Wear Space поможет сосредоточится на работе - 20.10.2018 11:54
- UAVOS испытала беспилотник с солнечными панелями ApusDuo - 19.10.2018 17:02
- TalkBank планирует перейти на виртуальные банковские карты - 19.10.2018 16:11
Разработчики Google Research создали нейросеть, которая способна распознавать не только качество фотографий, но их эстетическую ценность с точки зрения человека
О глубокой сверточной нейросети рассказали в блоге компании разработчики Google Хуссейн Талеби и Пейман Миланфар. NIMA — Neural Image Assessment — натренирована выбирать из серии снимков тот, который обычный пользователь-человек посчитал бы максимально качественными и эстетичными.
Алгоритм работы искусственного интеллекта основывается не только на качестве картинки, но и на ее эстетической ценности. Для обучения нейросети была использована база данных Aesthetic Visual Analysis из 200 тысяч фотографий. Все фотографии предварительно были оценены профессиональными фотографами по шкале от 1 до 10.
Примеры оценки изображений, данных нейросетью и профессиональными фотографами (в скобках). Иллюстрация: research.googleblog.com
Анализируя фотографии, NIMA училась предугадывать рейтинг фото, выставленный человеком. В ходе тестов нейросеть показала 80% совпадений своих оценок с оценками, выставленными ранее фотографами. Более подробно результаты исследования описаны в статье NIMA: Neural Image Assessment на сайте библиотеки Корнеллского университета.
Как считают разработчики, подобные нейросети могут использоваться в дальнейшем в современных системах распознавания. Например, для организации функции поиска лучших фото, подбора фильтров и коррекции при обработке изображений и т.п.
Напомним, работа с системами распознавания изображений ведется многими разработчиками. Например, ученые Бернского университета разработали алгоритм, который восстанавливает поврежденные или некачественные снимки — корректирует резкость и цвета, а также убирает шумы. А сервис по созданию GIF-изображений Gfycat представил сразу три проекта с использованием искусственного интеллекта, направленные на улучшения качества создаваемых гифок.