bts merchandisebts shopbts sweatshirtbts clothesarmy bombbts official army bombbangtan bombbts army bomb ver 4bts army bomb ver 3bts army bombbts light stickbts official light stickbts light stick ver 4bts light stick ver 3bts dollsbt21 plushiesbts hoodiebts jacketbt21 hoodiebts shirt
TechFusion.ruНовостиИскусственный интеллект обучили делать фото в полной темноте

Искусственный интеллект обучили делать фото в полной темноте

Искусственный интеллект

Группа ученых Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне и компании Intel разработали метод получения качественных фотографий, снятых в полной темноте

Если ранее удавалось добиться только попыток небольшого улучшения качества картинок и GIF-изображений, то теперь искусственный интеллект, разработанный американскими исследователями научился делать минимальным шум и максимальной яркость на фотографиях, снятых в условиях низкой освещенности или в полной темноте.

Ранее уже существовали методы улучшения фотографий, снятых при плохом освещении. Их снимают либо при большой выдержке (что приводит к размытию изображения), либо повышают светочувствительность камеры (это приводит к появлению большого количества шумов). При всех недостатках, эти методы все равно не применимы к снимкам, сделанным в полной темноте — только при малом освещении.

Нейросеть, обученная учеными Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне и компании Intel, обрабатывает обычные фотографии, снятые на простые камеры или смартфоны ночью, в сумерках и подобных условиях. Без специальной техники и освещения такие фотографии выглядят практически «черным квадратом». Но искусственный интеллект превращает их в довольно яркие и качественные фотографии.

Это слайд-шоу требует JavaScript.

Разработчики использовали метод глубокого машинного обучения с использованием полностью сверточной сети. Такая сеть получает данные сразу с матрицы аппарата, сделавшего снимок. Для обучения использовался датасет из пяти тысяч изображений, снятых при условии освещения не больше 0,1 люкса в помещении и 0,3 до 5 люкс — при имеющихся малых источниках света или на улице.

«Тренировка» нейросети по схеме end-to-end learning проходила на парных снимках — сделанных в полной темноте и тех же местах, но снятых при отличном освещении. На таких примерах искусственный интеллект научился восстанавливать недостающие детали, заменять искаженные объекты, а также сглаживать дефекты.

В итоге нейросеть научилась «читать» даже полностью черные снимки. На финальных тестах обработка одного изображения занимала до 0,66 секунд. Единственное, что не поддалось алгоритму — движущиеся объекты. Полное описание методики и результаты ее работы представлены в статье Learning to See in the Dark в журнале Computer Vision and Pattern Recognition.

Стоит отметить, что работа с изображениями довольно часто используется при создании систем искусственного интеллекта. Например, нейросеть XceptionNet научили распознавать подмену лиц в видео. Специалисты Nvidia создали алгоритм, способный восстанавливать поврежденные фрагменты изображения, а также самостоятельно редактировать детали.

Разработчики Института искусственного интеллекта Аллена и Иллинойсского университета разработали систему, которая умеет анимировать персонажей «Флинтстоунов» по текстовому описанию. А новый искусственный интеллект AttnGAN, созданный специалистами корпорации Microsoft, может рисовать картины  «на заказ».

Фото на обложке: pixabay.com