Dette nevrale nettet trenger bare informasjon fra ett enkelt bilde for å restaurere det

Av og til blir ikke bildene like sylskarpe og feilfrie som vi forestiller oss idet vi trykker på avtrekkeren. Kanskje er bildechippen skadet – eller kanskje er du bare ikke en fullt så dyktig fotograf som du trodde. Eller kanskje har dine digitale bilder blitt skadet på andre måter på din harddisk, og blitt til fryktede, korrupte bildefiler.

Nå ser det ut til at de uheldige (eller mindre dyktige?) blant oss kan få en hjelpende hånd av den o hellige teknologien.

Lærer av kun ett bilde

Det er informatikkforskerne Dmitry Ulyanov og Victor Lempitsky ved Skolkovo Institute of Science and Technology i Moskva og Andrea Vedaldi ved Oxford University som har forsket seg frem til løsningen, som de kaller for «Deep Image Prior».

Det nevrale nettet kan forbedre korrupte og kornete bilder dramatisk.

Det spesielle med «Deep Image Prior» er at det ikke trenger noen mengdetrening på eksempeldata på forhånd.

Den kan nemlig restaurere ett enkelt bilde bare basert på informasjonen det har tilegnet seg om det enkelte bildet. At nevrale nettverk ikke nødvendigvis trenger masse mengdetrening, var blant det forskerne ville demonstrere med prosjektet.

Fjerne støy og fylle inn manglede biter

Det nevrale nettet deres kan både fjerne bildestøy, forbedre oppløsning og gjenskape deler av et bilde som for eksempel er klippet ut, eller bilder som noen har lagt tekst over.

(Artikkelen fortsetter etter bildet.)

Vi kan bare håpe at JPEG artifacts nå er historie. <i>Skjermdump fra https: //dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior.</i>

Vi kan bare håpe at JPEG artifacts nå er historie. Skjermdump fra https: //dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior.

Såkalte «artifacts», som er et kjent irritasjonsmoment i særlig JPEG-bilder, kan drastisk forbedres ved hjelp av «Deep Image Prior».

Artikkelen fortsetter etter annonsen

annonsørinnhold

Dødtid koster tid og penger. Slik gjør du videomøtene effektive

Kort fortalt fungerer det nevrale nettet slik at det tilegner seg all informasjon om det enkelte bildet, før det bryter bildet ned og tegner det på nytt igjen – tusenvis av ganger i forskjellige iterasjoner, helt til resultatet blir bedre enn det korrupte bildet.

Finner lignende teksturer

Bildene tegnes igjen og igjen til de blir bedre enn originalbildet som var utgangspunktet. <i>Skjermdump fra https: //dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior.</i>

Bildene tegnes igjen og igjen til de blir bedre enn originalbildet som var utgangspunktet. Skjermdump fra https: //dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior.

En av forskerne, Dmitri Ulyanov, delte forskningsprosjektet blant annet på subredditen r/MachineLearning – til stor begeistring fra mange i kommentarfeltet.

I tråden har Ulyanov selv svart på en rekke spørsmål fra ivrige redditbrukere.

Han skriver blant annet at nettverket på et vis fyller inn de korrupte regionene med teksturer den finner i nærheten av det korrupte området.

Du kan lese mer om prosjektet på prosjektsiden til forskerne på github. Forskerne har også lagt ut koden på github.

Artikkelen fortsetter etter annonsen

annonse

Store muligheter for norsk design i USA

Les også: Twitterbot fargelegger svart/hvitt-bilder ved å bruke maskinlæring