Ученые из «Сколково» представили совместную разработку для восстановления поврежденных изображений - Deep Image Prior. Нейронная сеть имеет свёрточную архитектуру и использует алгоритмы расчета вероятного повторения содержимого соседних областей. Главным отличием Deep Image Prior от конкурентов является обучение нейронной сети не на наборе рисунков, а на обрабатываемом изображении. Полезные данные получаются из исходного изображения и случайных данных, которые в процессе восстановления корректируются в соответствии с попиксельной статистикой поврежденной картинки.
Модель сети создана на базе библиотеки Torch.
Комментариев нет:
Отправить комментарий