Вход
Имя пользователя:
Пароль:
Запомнить меня

Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к форуму, чату, комментированию статей и написанию собственных статей. Для регистрировавшихся на форуме ранее сейчас регистрироваться не надо.
Регистрироваться!!!

Забыл пароль?
Сервер World Of Warcraft
Имя пользователя:
Пароль:
Повторите пароль:
E-mail:
Сейчас на сайте:
Всего: 98
0 юзеров | 98 гостей

Рекорд: 396 на February 25, 2009 в 09:19 AM.
Последние посты
Баги с квестамиvelasces
Патчvelasces
Баги другого родаKimo
какую музыку слушают
игроки на форсемите?
velasces
Поднимем онлайн!Dvorf
Ульдуар.Kimo
ПЕРЕНОС ЧАРОВ С
ДРУГОГО СЕРВЕРА.
Dvorf
РЕЙТЫ НА ПРОФЫsanekXXL
ОПРОС:Наши Рейты!TABURETNIK
ОПРОС:Что оставить и
что убрать?
StyX
юмор wowsanekXXL
Баги с персонажами и
аккаунтами
Psycho
С Днем Системного
Администратора!
Aбвгдe
ASCII GeneratorVan
Баны игроковNighter
Sponsor links:
[Soft & Game]Назван самый прибыльный электромобиль
[Soft & Game]Джефф Безос — самый богатый человек в новейшей истории
[Soft & Game]Долгожданные стикеры для WhatsApp засветились в Сети
[Soft & Game]У самой большой планеты Солнечной системы обнаружили сразу 12 новых спутников, включая один «странный»
[Soft & Game]Самый уникальный из современных смартфонов вскоре будет доступен в новом цвете
[Soft & Game]AOC Q3279VWFD8 — огромный монитор с поддержкой FreeSync и ценой всего 250 евро
[Soft & Game]Xiaomi подтвердила существование смартфона Mi A2 Lite. Анонс намечен на 24 июля
[Soft & Game]Специалисты DxOMark оценили камеру смартфона OnePlus 6 примерно на одном уровне с камерой iPhone X и Google Pixel 2
[Soft & Game]В Германии теперь нельзя принимать предзаказы на товары без достаточно конкретной даты выхода
[Soft & Game]Подписано соглашение о развитии беспилотного транспорта в Москве
[Soft & Game]В поисковой выдаче «Яндекса» снова оказались личные данные россиян
[Soft & Game]Kodak дистанцируется от неудачной аферы с Bitcoin
[Soft & Game]Правительство РФ может получить право облагать пошлиной покупки физлиц в зарубежных интернет-магазинах
[Soft & Game]ЕС и Япония договорились о передаче персональных данных
[Soft & Game]Kodak дистанцируется от неудачной аферы с Bitcon
[Soft & Game]Блоки питания NZXT E500, E650 и E850 имеют сертификаты 80Plus Gold
[Soft & Game]Скорость чтения и записи новых карт памяти Transcend SDHC/SDXC 700S составляет 285 и 180 МБ/с соответственно
[Soft & Game]Поставки смартфонов с 3D-сканерами в этом году достигнут 100 млн штук
[Soft & Game]Объявлены дата выхода и цена инновационного смартфона Vivo Nex в России
[Soft & Game]Торговая марка Tritton сменила владельца
По теме:
ИИ может очищать фотографии от шума, обучаясь только на зашумленных фотографиях
От ixbt
Опубликовано: July 11, 2018

Фотография, сделанная в условиях слабого освещения, может казаться бесповоротно загубленной высоким уровнем шумов и артефактами. Однако есть способ автоматически устранять шумы и артефакты, если привлечь популярные в последнее время технологии искусственного интеллекта. Говоря точнее, алгоритмы глубокого обучения.

Искусственный интеллект научили очищать фотографии от шума

Этим путем пошли участники проекта, выполненного совместно специалистами Nvidia, университета Аалто и Массачусетского технологического института. Разработка была представлена на Международной конференции по машинному обучению, вчера открывшейся в Стокгольме.

Искусственный интеллект научили очищать фотографии от шума

В отличие от предыдущих подобных проектов, для обучения нейросети использовались не парные изображения с шумом и без, а только изображения с шумом. По словам исследователей, такой подход повышает скорость обучения, позволяя получить результаты, не уступающие обучению на парных изображениях.

Участники проекта использовали систему с графическими процессорами Nvidia Tesla P100, каркасную библиотеку глубокого обучения TensorFlow с ускорением cuDNN и 50 000 изображений из набора ImageNet.

Искусственный интеллект научили очищать фотографии от шума

Отметим, что удаление шумов востребовано не только в потребительской фотографии, но и при обработке МРТ-снимков в медицине. Во втором случае обучение только на зашумленных изображениях имеет решающее преимущество, поскольку невозможно получить парные МРТ-снимки без шумов.

Показать Каменты (0)