Інженери з NVIDIA, фінського університету Аалто і Технологічного Інституту штату Массачусетс спільними зусиллями створили революційну техніку для виправлення спотворених шумами фотознімків на базі алгоритмів самонавчання.

Про свою розробку вчені писали ще в березні цього року. Тоді вони пояснили математичні принципи, що лежать в основі самонавчання нейронної мережі. У липні ідея була представлена на міжнародній конференції комп’ютерного навчання ICML в Стокгольмі.

Найбільш часта проблема фотографів полягає в тому, що знімки, зроблені при недостатньому освітленні, часто «шумлять», тобто виглядають зернистими і розмитими. Особливо сильно від цього страждають мобільні фотографії, зроблені на бюджетний апарат. В цьому випадку велику допомогу фотографу може надати ШІ, здатний відновлювати зображення до прийнятного стану.

Запропонована ідея полягає в тому, щоб навчити нейромережа виправляти образи шляхом аналізу пар зернистих і виразних об’єктів. Для цього потрібно показати ІІ якомога більше прикладів. Згодом він зможе розпізнавати і відновлювати знімки самостійно.

Команда навчала свою систему на основі 50 тисяч зображень, взятих з бази ImageNet. Позитивний результат був досягнутий за рахунок графічних процесорів NVIDIA Tesla P100 і cuDNN-платформи глибокого навчання TensorFlow, створеної силами Google.

За заявою членів проекту, розробка вказує шлях до принципово нових рішень для ефективного шумозаглушення.