Aktuality  |  Články  |  Recenze
Doporučení  |  Diskuze
Grafické karty a hry  |  Procesory
Storage a RAM
Monitory  |  Ostatní
Akumulátory, EV
Robotika, AI
Průzkum vesmíru
Digimanie  |  TV Freak  |  Svět mobilně

Umělá inteligence NVIDIE odstraňuje silný šum a rekonstruuje fotografie

10.7.2018, Jan Vítek, aktualita
Umělá inteligence NVIDIE odstraňuje silný šum a rekonstruuje fotografie
NVIDIA prezentovala umělou inteligenci, která dokáže rekonstruovat i extrémně zašumělé snímky a také z nich odstraňovat třeba nápisy, které překrývají značnou jejich část. Podívejme se tedy na její výsledky. 
Nutno předem říci, že podobnou umělou inteligenci jsme již viděli v akci, ale nešlo o práci firmy NVIDIA, ale o dítko Intelu a lidí z University of Illinois. Dá se říci, že AI od NVIDIE zvládne to samé, však to je vidět už na tomto příkladu. 
 
 
Jako vstup máme extrémně zašumělou fotografii, na níž jen matně vidíme koalu, již umělá inteligence dokáže uspokojivě rekonstruovat včetně okolní vegetace, kterou bychom ve snímku sami nalezli jen těžko, alespoň ne v takovém detailu. Výsledek tak odpovídá původnímu nezašumělému snímku, i když je pravda, že se z něj ztratily detaily. 
 
 
Pokud se ale využije snímek s "rozumnou" úrovní šumu, výsledek může být o to lepší, i když to vypadá, že ztráta detailu přijde vždy. I tak to ale bude daleko lepší než běžné filtry v grafických editorech. 
 
 
Stejná umělá inteligence dokáže odstranit nejen šum, ale také překryvný text, jejž nemusí být zrovna málo. Více toho ukáže následující video. 
 
​  
NVIDIA spolupracovala s MIT a Aalto University a později v tomto týdnu představí svou AI na International Conference on Machine Learning ve Stockholmu. Stojí za pozornost, že AI nebyla v tomto případě vytrénována klasicky, a to pomocí obsáhlých datasetů s původními a zašumělými fotografiemi. Použily se pouze vstupní nedokonalé snímky, na nichž se AI snažila odstraňovat šum a sama si pak posuzovala, jakých výsledků dosáhla. Nejspíše tak byl použit jiný známý postup, v němž figurují dvě AI, a sice jedna, která tvoří a druhá, která výsledek hodnotí. Možná právě proto dokáže opravovat i přímo poškozené snímky.
 
Pro její trénování byly využity karty s čipy Nvidia Tesla P100 a framework TensorFlow akcelerovaný pomocí cuDNN a pracující s datasetem nějakých 50 tisíc snímků. 
 
Zdroj: Hexus.net