Эстетическая оценка качества изображения была давней проблемой в обработке изображений и компьютерном видении, т.к. оценивались только технические характеристики, например, шумы, размытие и другие артефакты, но не учитывались характеристики, связанные с эмоциями и красотой фотографии.
Компания Google обучила свою нейронную сеть Neural Image Assessment (NIMA), так что бы она была способна предсказать, какие образы для человека будут выглядеть хорошо с технической и привлекательными с эстетической точки зрения. Обучение проводилось на наборах фотографий, взятых с различных конкурсов, которые дают представление об общем качестве изображений в различных сферах. Такой подход позволил использовать статистическую модель анализа вместо идеальных целевых снимков. В итоге, нейронная сеть способна выставить заданному изображению оценку, которая будет соответствовать средним оценкам, поставленными людьми. Сеть оценивает изображение по шкале от 1 до 10. Ниже приведены некоторые тестовые фотографии эстетического визуального анализа.
Нейронная сеть может быть востребована:
- в приложениях для работы с изображениями, для быстрого поиска лучших снимков среди большого количества фотографий;
- в фотокамерах с обратной связью, для улучшения визуализации и получения оценки качества будущих фотографий в реальном времени.
Комментариев нет:
Отправить комментарий