Vor und nach Deep Image Prior Dmitryulyanov
Forscher haben ein neuronales Netz entwickelt, das sich drehen kann körnig, unscharf Bilder zu superscharfen Schnappschüssen. Die Zusammenarbeit zwischen der Universität Oxford und dem Skolkovo-Institut für Wissenschaft und Technologie in Moskau hat zur Entwicklung des von ihnen genannten neuronalen Netzwerksystems geführt. Deep Image Prior . Ein neuronales Netzwerk wird am besten von Dr. Robert Hecht-Nielsen beschrieben, der definiert es als, „Ein Computersystem, das aus einer Reihe einfacher, stark miteinander verbundener Verarbeitungselemente besteht, die Informationen durch ihre dynamische Zustandsantwort auf externe Eingaben verarbeiten.“ Es verwendet Informationen, die es präsentiert, um neue Fähigkeiten und Verarbeitungsmodi zu erlernenähnlich wie ein menschliches Gehirn entworfen; Netzwerke bestehen aus Tausenden von Knoten, die sie verwenden, um Entscheidungen über die Daten zu treffen, die ihnen präsentiert werden.
Netzwerk lernt eher durch Handeln als durch Big Data
Viele neuronale Netze lernen, indem sie große Datenmengen erhalten, mit denen sie sich in einer bestimmten Aufgabe trainieren. Deep Image Prior verwendet jedoch einen anderen Ansatz. Anstatt einen großen Datensatz zu verwenden, wurde das Netzwerk gebeten, ein verschwommenes Bild mit Tausenden neu zu zeichnenDas Netzwerk verwendet die vorhandenen Eingaben, um die Lücken der fehlenden oder beschädigten Teile zu schließen. Dmitry Ulyanov, Co-Autorder Forschung, beschreibt der Prozess: „[Das] Netzwerk füllt die beschädigten Regionen mit Texturen aus der Nähe.“ Er tut es. zugeben dass es Zeiten gibt, in denen das Netzwerk beim Neuzeichnen fehlschlägt. “Der offensichtliche Fehlerfall ist alles, was mit semantischem Inpainting zusammenhängt, z. B. das Einmalen einer Region, in der Sie ein Auge erwarten - unsere Methode weiß nichts über Gesichtssemantikund wird die beschädigte Region mit einigen Texturen füllen. ”
Deep Image Prior wirft Bedenken hinsichtlich des Urheberrechts auf
Deep Image Prior war tatsächlich so gut darin, Bilder wiederherzustellen, dass Wasserzeichen, die über den Bildern platziert wurden, erfolgreich entfernt werden konnten. Diese Funktion wirft zwar Bedenken hinsichtlich Urheberrechtsverletzungen auf, ist jedoch nicht das erste Tool, das dazu in der Lage istEine solche Aufgabe. Die Forscher möchten darauf hinweisen, dass das System neben den interessanten Anwendungen für die Wiederherstellung von Fotos ein hervorragendes Beispiel dafür ist, wie ein neuronales Netzwerk funktionieren kann, ohne dass ein großer Datensatz als Basis erforderlich ist. Die dreiForscher, die das Netzwerk entwickelt haben, Andrea Vedaldi, Victor Lempitsky und Dmitry Ulyanov, haben veröffentlicht Ihr Code ist frei und wurde auf GitHub verfügbar gemacht. Deep Image Prior ist nur eines von vielen neuen Systemen, mit denen die Bildqualität verbessert werden kann.
Museen und Archive sind wahrscheinlich sehr an der Anwendung dieser Systeme zur Wiederherstellung beschädigter und minderwertiger Materialien interessiert. Da sich die Rechenverarbeitung ständig verbessert, werden möglicherweise Amateurfotografen inländische Versionen der Systeme zur Verfügung stellen, um auch deren Qualität zu verbessernArbeit.
Via : Dmitryulyanov , Invers