Général

Les chercheurs développent un réseau neuronal capable de restaurer des images endommagées ou de mauvaise qualité


Les chercheurs ont développé un réseau neuronal qui peut transformer des images granuleuses et floues en clichés ultra nets. La collaboration entre l'Université d'Oxford et le Skolkovo Institute of Science and Technology à Moscou a conduit au développement du système de réseau neuronal qu'ils appellent Deep Image Prior. Un réseau de neurones est mieux décrit par le Dr Robert Hecht-Nielsen qui le définit comme «un système informatique composé d'un certain nombre d'éléments de traitement simples et hautement interconnectés, qui traitent les informations par leur réponse dynamique de l'état aux entrées externes. Il utilise les informations qui lui sont présentées pour acquérir de nouvelles compétences et de nouveaux modes de traitement. Ils sont conçus de la même manière qu'un cerveau humain; les réseaux sont construits à partir de milliers de nœuds qu'ils utilisent pour prendre des décisions sur les données qui leur sont présentées.

Le réseau apprend en faisant plutôt qu'en big data

De nombreux réseaux de neurones apprennent en recevant de grands ensembles de données qu'ils utilisent pour s'entraîner à une tâche particulière, mais Deep Image Prior utilise une approche différente. Au lieu d'utiliser un grand ensemble de données, le réseau a été invité à redessiner une image floue des milliers de fois jusqu'à ce qu'il devienne vraiment très bon et puisse créer des images encore meilleures que l'original. Le réseau utilise l'entrée existante pour l'aider à combler les lacunes des pièces manquantes ou endommagées. Dmitry Ulyanov, co-auteur de la recherche, décrit le processus: «[Le] réseau remplit en quelque sorte les régions corrompues avec des textures de proximité.» Il admet qu'il y a des moments où le réseau échoue dans sa tentative de redessiner. «Le cas d'échec évident serait tout ce qui concerne la peinture sémantique, par ex. in-paint une région où vous vous attendez à être un œil - notre méthode ne sait rien de la sémantique du visage et remplira la région corrompue de quelques textures. "

Deep Image soulève des problèmes de droits d'auteur

Deep Image Prior était en fait si bon pour «restaurer» les images qu'il a réussi à supprimer les filigranes placés au-dessus des images. Bien que cette fonctionnalité soulève des inquiétudes concernant la violation du droit d'auteur, ce n'est pas le premier outil capable d'une telle tâche. Les chercheurs tiennent à souligner que, outre les applications intéressantes que le système peut avoir pour restaurer des photographies, il s'agit d'un excellent exemple de la façon dont un réseau de neurones peut fonctionner sans avoir besoin d'un grand ensemble de données comme base. Les trois chercheurs qui ont développé le réseau, Andrea Vedaldi, Victor Lempitsky et Dmitry Ulyanov, ont publié leur code gratuitement et l'ont rendu disponible sur GitHub. Deep Image Prior n'est que l'un des nombreux nouveaux systèmes capables d'améliorer la qualité des images.

Les musées et les archives seront probablement très intéressés par l'application de ces systèmes pour restaurer des matériaux endommagés et de mauvaise qualité. Au fur et à mesure que le traitement informatique s'améliore, des versions nationales des systèmes seront peut-être disponibles pour les photographes amateurs afin d'améliorer également la qualité de leur travail.


Voir la vidéo: TUTO Comment faire quand mon PC ne veut plus démarrer? (Juin 2021).