Tým vědců použil téměř 50 000 obrázku z databáze ImageNet, které sloužily k výuce umělé inteligence. Nyní je podle vědců systém schopen odstraňovat šum i bez toho, že by původní fotografii viděl; jde vlastně o formu rekonstrukce zamýšlené fotografie.
Systém nazvaný Noise2Noise byl vytvořen za pomoci hlubokého učení (deep learning). Původních 50 000 databázových fotografií bylo čistých a ve vysoké kvalitě, k nimž byl náhodně přidáno množství šumu. Výzkumníci navíc využili i počítačem generované obrázky a skeny z magnetické rezonance.
Metody na odstranění nebo redukci šumu jsou stálici grafických programů už mnoho let, ale využití hlubokého učení je novější ideou. A, jak se zdá, i účinnější než tradiční metody.
Šum je běžně vidět u fotografií s nedostatkem světla, ale objevuje se i jinde, často například u zdravotnických fotografií a skenů, u počítačem generovaných obrázků a u fotografií vesmíru.
Pomocí Noise2Noise výzkumníci doufají, že se jim podaří odstranit šum z obrázků, které ho mají velké množství. Využití předpokládají například ve zdravotnictví nebo u zmiňovaného vesmíru.
Pro trénink umělé inteligence vědci využili také necelých 5 000 obrázků z databáze IXI, která se zabývá lidským mozkem.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU