Среда, Август 22Полезные советы и секреты в мире IT и создание сайтов, а так же новости.

Искусственный интеллект Google научился оценивать фотографии с точки зрения эстетической привлекательности

Компания Google продолжает экспериментиовать с искусственным интеллектом. В рамках одного из своих проектов она обучила систему ИИ выполнять роль искусствоведа.

Компания Google продолжает экспериментиовать с искусственным интеллектом. В рамках одного из своих проектов она обучила систему ИИ выполнять роль искусствоведа.  Так, система Neural Image Assessment (NIMA) использует нейронную сеть для оценки фотографий с точки зрения их технического качества и эстетической красоты. Она обучена на наборах изображений с гистограммой рейтингов (например, на конкурсных фотографиях), которые дают представление об общем качестве изображения в различных сферах, а не только единый средний балл или высокий/низкий рейтинг. Такой подход может использовать референсные справочные фотографии, если они доступны, но он также может обратиться к статистическим моделям, если нет идеальных целевых снимков.

Так, система Neural Image Assessment (NIMA) использует нейронную сеть для оценки фотографий с точки зрения их технического качества и эстетической красоты. Она обучена на наборах изображений с гистограммой рейтингов (например, на конкурсных фотографиях), которые дают представление об общем качестве изображения в различных сферах, а не только единый средний балл или высокий/низкий рейтинг. Такой подход может использовать референсные справочные фотографии, если они доступны, но он также может обратиться к статистическим моделям, если нет идеальных целевых снимков.

Компания Google продолжает экспериментиовать с искусственным интеллектом. В рамках одного из своих проектов она обучила систему ИИ выполнять роль искусствоведа.  Так, система Neural Image Assessment (NIMA) использует нейронную сеть для оценки фотографий с точки зрения их технического качества и эстетической красоты. Она обучена на наборах изображений с гистограммой рейтингов (например, на конкурсных фотографиях), которые дают представление об общем качестве изображения в различных сферах, а не только единый средний балл или высокий/низкий рейтинг. Такой подход может использовать референсные справочные фотографии, если они доступны, но он также может обратиться к статистическим моделям, если нет идеальных целевых снимков.

В результате, нейронная сеть достаточно «близко» воспроизводит средние оценки людей при определении качества фотографии. Это может быть востребовано в приложениях для работы с фотографиями. Например, ИИ сможет быстро отсортировать большое количество фотографий и отобрать только наилучшие снимки, а некачественные и размытые образцы стразу отправить в корзину. В Google также уверяют, что такая система может быть полезна и при редактировании фотографий, например, для тонкой настройки инструментов автоматического редактирования. В итоге, приложение сможет настроить параметры экспозиции, яркости, контрастности, насыщенности и т.д. исходя из эстетической привлекательности, а не набора произвольных значений.

Источник: Engadget

Добавить комментарий

%d такие блоггеры, как: