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Los investigadores desarrollan una red neuronal que puede restaurar imágenes dañadas o de baja calidad


Los investigadores han desarrollado una red neuronal que puede convertir imágenes granuladas y desenfocadas en instantáneas súper nítidas. La colaboración entre la Universidad de Oxford y el Instituto de Ciencia y Tecnología Skolkovo en Moscú ha llevado al desarrollo del sistema de red neuronal que llaman Deep Image Prior. Una red neuronal la describe mejor el Dr. Robert Hecht-Nielsen, quien la define como "un sistema informático compuesto por una serie de elementos de procesamiento simples y altamente interconectados, que procesan la información mediante su respuesta de estado dinámico a entradas externas". Utiliza la información que se le presenta para aprender nuevas habilidades y modos de procesamiento. Están diseñados de manera similar a un cerebro humano; Las redes se construyen a partir de miles de nodos que utilizan para tomar decisiones sobre los datos que se les presentan.

La red aprende haciendo en lugar de big data

Muchas redes neuronales aprenden al recibir grandes conjuntos de datos que utilizan para entrenarse en una tarea en particular, pero Deep Image Prior utiliza un enfoque diferente. En lugar de utilizar un gran conjunto de datos, se le pidió a la red que volviera a dibujar una imagen borrosa miles de veces hasta que se volviera realmente buena en ella y pudiera crear imágenes que eran incluso mejores que las originales. La red utiliza la entrada existente para ayudar a llenar los huecos de las piezas faltantes o dañadas. Dmitry Ulyanov, coautor de la investigación, describe el proceso: "[La] red llena las regiones corruptas con texturas cercanas". Admite que hay ocasiones en las que la red falla en su intento de rediseñar. “El caso de falla obvia sería cualquier cosa relacionada con la semántica en la pintura, p. in-paint una región donde esperas estar un ojo: nuestro método no sabe nada sobre la semántica de la cara y llenará la región corrupta con algunas texturas ".

Deep Image prior plantea problemas de derechos de autor

Deep Image Prior en realidad se volvió tan bueno en "restaurar" imágenes que pudo eliminar con éxito las marcas de agua colocadas en la parte superior de las imágenes. Si bien esta función genera preocupaciones sobre la infracción de derechos de autor, no es la primera herramienta que existe capaz de realizar tal tarea. Los investigadores están ansiosos por señalar que, además de las interesantes aplicaciones que el sistema puede tener para restaurar fotografías, es un gran ejemplo de cómo una red neuronal puede funcionar sin la necesidad de un gran conjunto de datos como base. Los tres investigadores que desarrollaron la red, Andrea Vedaldi, Victor Lempitsky y Dmitry Ulyanov, han publicado su código gratuitamente y lo han puesto a disposición en GitHub. Deep Image Prior es solo uno de los muchos sistemas nuevos que existen capaces de mejorar la calidad de las imágenes.

Es probable que los museos y archivos estén muy interesados ​​en la aplicación de estos sistemas para restaurar materiales dañados y de mala calidad. A medida que el procesamiento informático mejora continuamente, quizás las versiones domésticas de los sistemas estén disponibles para los fotógrafos aficionados para mejorar también la calidad de su trabajo.


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