Невронна мрежа определя качествените снимки
Отчита освен техническите им параметри, само че и естетиката
При избора на най-хубава фотография от серия фрагменти невронната мрежа се управлява от техническите параметри на изображенията и от тяхната хармония, оценена от хора
Разработчици от Гугъл Research сътвориха дълбока конволюционна невронна мрежа под името NIMA, която сполучливо дефинира най-качествените фотографии, излиза наяве от обява в блога на компанията.
При избора на най-хубав кадър невронната мрежа се управлява от техническите параметри на изображенията и от тяхната хармония, оценена от хора. За образование на невронната мрежа разработчиците са употребявали база данни AVA с към 200 хиляди фотоси, всяка от които е оценена приблизително от 200 фотографи по канара от 1 до 100.
В хода на образованието разработчиците са обучили NIMA да разпознава рейтинга на изображенията въз основата на техния разбор с акуратност до 80%. Освен това невронната мрежа е минала образование със серия фотоси на един и същи обект и се е научила да избира най-удачните от тях, подреждайки фрагментите по рейтинг.
още по тематиката
Според основателите на NIMA, невронната мрежа може да откри необятно приложение. Така да вземем за пример, с нейна помощ потребителите биха могли да избират най-качествените фотоси от серия фрагменти или да сортират филтри, които подхождат най-добре към една или друга снимка при нейната обработка.
Гугъл интензивно внедрява напреднали технологии в обработката на изображения. По-рано експерти от компанията и техни сътрудници от Масачузетския софтуерен институт създадоха логаритъм, който разрешава обработка на изображения със смарт телефон в действително време, а не след снимането.
При избора на най-хубава фотография от серия фрагменти невронната мрежа се управлява от техническите параметри на изображенията и от тяхната хармония, оценена от хора
Разработчици от Гугъл Research сътвориха дълбока конволюционна невронна мрежа под името NIMA, която сполучливо дефинира най-качествените фотографии, излиза наяве от обява в блога на компанията.
При избора на най-хубав кадър невронната мрежа се управлява от техническите параметри на изображенията и от тяхната хармония, оценена от хора. За образование на невронната мрежа разработчиците са употребявали база данни AVA с към 200 хиляди фотоси, всяка от които е оценена приблизително от 200 фотографи по канара от 1 до 100.
В хода на образованието разработчиците са обучили NIMA да разпознава рейтинга на изображенията въз основата на техния разбор с акуратност до 80%. Освен това невронната мрежа е минала образование със серия фотоси на един и същи обект и се е научила да избира най-удачните от тях, подреждайки фрагментите по рейтинг.
още по тематиката
Според основателите на NIMA, невронната мрежа може да откри необятно приложение. Така да вземем за пример, с нейна помощ потребителите биха могли да избират най-качествените фотоси от серия фрагменти или да сортират филтри, които подхождат най-добре към една или друга снимка при нейната обработка.
Гугъл интензивно внедрява напреднали технологии в обработката на изображения. По-рано експерти от компанията и техни сътрудници от Масачузетския софтуерен институт създадоха логаритъм, който разрешава обработка на изображения със смарт телефон в действително време, а не след снимането.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ