Искусственный интеллект учится видеть в темноте

Эксперты, которые говорят, что для меньших шумов на фотографии нужен сенсор побольше, конечно, правы. Но те, кто говорит, что лучше процессор помощнее, правы сильнее.

Искусственный интеллект учится видеть в темноте

Спроси знакомого фотографа (настоящего, лучше репортажника), какой самый критичный параметр в его камере. Совершенно точно, что он пожалуется на непримиримость двух факторов. С одной стороны, хорошая камера должна снимать в условиях плохого освещения. Для этого фотоэлементы на сенсоре камеры должны быть большего размера. Чем больше элементы — тем больше общий размер сенсора. Больше сенсор — больше должны быть линзы оптики.

Такой нехитрой цепочкой рассуждений доказывается связь двух параметров камеры: чем лучше снимает фотоаппарат, тем он тяжелее. В конце тирады фотограф пожалуется тебе, как тяжело таскать целый день пару килограммов на шее и еще десяток в рюкзаке.

Пожалей бедняжку и покажи ему этот ролик. Вероятно, в ближайшем будущем за качество снимков при слабом освещении будет отвечать искусственный интеллект, а не пять килограммов отборного стекла.

Разработчик Чен Чен решил приспособить машинное обучение для ретуши очень шумных фотографий. И, надо признаться, его результаты превосходят все ожидания.

Кроме того, его алгоритм — не суперсекретная разработка в подземном бункере, которую ведут порабощенные ученые, а общедоступный проект. Это дает надежду на его реализацию в виде, например, приложения для смартфона в горизонте всего пары месяцев.

Комментарии

1