NVIDIA розробила систему Noise2Noise для очищення фотографій

Дослідники з NVIDIA, MIT та університету Аалто показали, як можна за допомогою ІІ знижувати рівень шуму на фотографіях. Команда тренувала свою систему Noise2Noise на 50 000 зображень з набору ImageNet, використовуючи графічні процесори NVIDIA Tesla P100 та фреймворк TensorFlow із прискоренням cuDNN.

Зазвичай нейромережі шукають різницю між двома видами фотографій: зашумленою та «чистою». Новий метод не вимагає підготовки таких пар, системі навчання даються тільки знімки з різним рівнем перешкод. Вона сама визначає, як покращити якість зображення, при цьому не поступається колишнім методам корекції.

«Зашумлення» найчастіше зустрічається на знімках МРТ, а також при астрономічній зйомці. Дослідники впевнені, що їхній метод допоможе покращити якість подібної візуалізації.

Вчені представили свою роботу на Міжнародній конференції з машинного навчання у Стокгольмі (ICML).

Компанія вже довгий час впроваджує штучний інтелект у сфері діяльності людини. Нейросети NVIDIA навчилися створювати уповільнені відео, збільшуючи кількість кадрів у 15 і більше разів.

Інші новини