Нейронные сети становятся все более перспективным способом автоматизировать восстановление поврежденных изображений и снимков с низким разрешением. Некоторые из этих систем являются общедоступными, например Let’s Enhance, в то время как другие находятся в стадии разработки.
Новая разработка называется Deep Image Prior, но она отклоняется от нормы. Вместо того, чтобы быть предварительно обученной набором данных, Deep Image […]. photar.ru
NVIDIA представила новый искусственный интеллект, который может автоматически удалять шум, зерно, и даже водяные знаки с фотографий. Искусственный интеллект обучен для восстановления изображения с большим количеством шума.
«Сфотографируйте ещё раз, я моргнул». Эта фраза в скором времени может стать пережитком прошлого, если Facebook реализует свою новую функцию. Исследователи компании создали искусственный интеллект, который может автоматически заменить закрытые глаза открытыми в фотографии.
В то время как компании и исследователи во всем мире тяжело работают над тем, чтобы обучить свои системы искусственного интеллекта, создавая пары изображений и их описания, у Facebook есть огромное количество материала для обучения системы благодаря миллиардам помеченных фотографий в Instagram.
При съемке фотографий в условиях низкой освещенности при высокой скорости затвора требуется поднимать ISO, чтобы фото получилось чётким и передавало детализацию в тёмных участках. Но при высоких значениях ISO очень сильно снижается качество фото, появляется большое количество шума.
NVIDIA разработала инструмент, который работает по принципу заполнения с учётом содержимого (Content-Aware Fill) из Photoshop, однако, результат работы алгоритма NVIDIA намного лучше. Новый метод заполнения использует искусственный интеллект, чтобы реалистично восстановить фотографии.
Небольшие носимые камеры и экшн-камеры, а также камеры беспилотников ограничены в качестве и количестве передаваемых данных по беспроводным технологиям. Это связано с потреблением большого количества энергии и маленькго размера устройств, в которые нельзя встроить ёмкие батареи и мощные передатчики.
Инженеры университета Мичигана Euisik Yoon и Sung-Yun Park разработали почти микроскопический датчик изображения, который не требует внешнего источника питания. Его размер составляет меньше миллиметра.