luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Category:

Новый алгоритм может восстановить размытые детали на фото и видео



Группа исследователей из Массачусетского технологического университета (MIT) разработала способ восстановления утраченных данных на изображениях и деталей на видео.

Алгоритм назвали «моделью визуальной депроекции», он основан на сверточной нейронной сети, которая нацелена на распознавание образов. Сеть обучили на парах изображений низкого и высокого качества, чтобы она могла проверить свои ответы.

Когда модель используется для обработки некачественных изображений с размытыми элементами, она анализирует их, чтобы выяснить, что в видео могло вызвать размытие и какое изображение там могло быть.

Затем в нем синтезируются новые изображения, которые объединяют данные как из более четких, так и из нечетких частей видео. К примеру, алгоритм видит тротуар с пешеходами и может «домыслить», что размыт шагающий человек.

Во время тестов модель смогла воссоздать 24 видео — в одном из случае она даже детально восстановила размер и положение ног человека. Исследователи уверены, что эта технология поможет усовершенствовать медицинские устройства.

Они считают, что технологию можно использовать для восстановления медицинских изображений — например, рентгеновских снимков. Так сканирование может стать намного дешевле, что сделает его доступным даже для развивающихся стран.

Tags: нейросеть
Subscribe

Posts from This Journal “нейросеть” Tag

promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 2 comments