Альянс-монтаж

Альянс-монтаж логотип

Альянс-монтаж

(4852) 422-339, 206-303

В Google научили нейросеть оценивать качество фотографий и выбирать лучшие

Global Look Press

Разработчики из Google Research создали глубокую сверточную нейросеть под названием NIMA, которая успешно определяет самые качественные фотографии. Описание NIMA было опубликовано в блоге компании.

Как поясняет N+1, при выборе наилучшего кадра нейросеть руководствуется технической составляющей фотографий и их общей эстетикой, оцененной человеком. Для обучения нейросети разработчики использовали базу данных AVA, содержащую около 200 тысяч фотографий, каждая из которых была оценена в среднем 200 фотографами по шкале от 1 до 10 баллов. В ходе обучения разработчики натренировали NIMA угадывать рейтинг изображения на основе его анализа с точностью в 80%.

Кроме того, нейросеть прошла тренировку на сериях снимков одного и того же объекта и научилось выбирать самый удачный их них, ранжируя кадры по рейтингу.

Как полагают создатели NIMA, нейросеть может найти широкое применение. Например, пользователи смогут выбирать с ее помощью лучший снимок из серии кадров или подбирать фильтр, который лучше всего подойдет той или иной фотографии при обработке.

Напомним, что ранее представители Google и Массачусетского технологического института разработали алгоритм, который позволяет обрабатывать изображения на смартфоне в реальном времени, а не после съемки.

Разработчики из Google Research создали глубокую сверточную нейросеть под названием NIMA, которая успешно определяет самые качественные фотографии. Описание NIMA было опубликовано в блоге компании.

Как поясняет N+1, при выборе наилучшего кадра нейросеть руководствуется технической составляющей фотографий и их общей эстетикой, оцененной человеком. Для обучения нейросети разработчики использовали базу данных AVA, содержащую около 200 тысяч фотографий, каждая из которых была оценена в среднем 200 фотографами по шкале от 1 до 10 баллов. В ходе обучения разработчики натренировали NIMA угадывать рейтинг изображения на основе его анализа с точностью в 80%.

Кроме того, нейросеть прошла тренировку на сериях снимков одного и того же объекта и научилось выбирать самый удачный их них, ранжируя кадры по рейтингу.

Как полагают создатели NIMA, нейросеть может найти широкое применение. Например, пользователи смогут выбирать с ее помощью лучший снимок из серии кадров или подбирать фильтр, который лучше всего подойдет той или иной фотографии при обработке.

Напомним, что ранее представители Google и Массачусетского технологического института разработали алгоритм, который позволяет обрабатывать изображения на смартфоне в реальном времени, а не после съемки.