01
А
Астрономия
02
Б
Биология
03
Г
Гуманитарные науки
04
М
Математика и CS
05
Мд
Медицина
06
Нз
Науки о Земле
07
С
Сельское хозяйство
08
Т
Технические науки
09
Ф
Физика
10
Х
Химия и науки о материалах
Математика и Computer Science
20 мая 2017

Нейронная сеть помогла человеку быстро раскрасить черно-белые фотографии

Пример того, как нейронная сеть раскрашивает старые фотографии
Richard Zhang/Youtube

Новое приложение, разработанное в Калифорнийском университете в Беркли, объединяет два подхода к раскрашиванию старинных черно-белых фотографий: автоматическое принятие решений искусственным интеллектом (быстрое, но неточное) и раскрашивание вручную в Photoshop (точное и медленное). Об этом сообщает Gizmodo.

В 2016 году Ричард Чжан и его коллеги показали нейронную сеть, автоматически выявляющую цвета на черно-белых снимках. Изучив миллионы изображений, эта сеть научилась «истинным» цветам различных объектов и стала использовать выученные уроки на ранее неизвестных ей снимках.

Однако количество ошибок все равно превышало допустимый уровень. В итоге Чжан и его команда дополнили нейронную сеть возможностью учитывать советы человека. Сначала приложение расцвечивает предложенное изображение, но при этом предлагает человеку дать ей подсказку, определив цвета на определенных точках картинки. Например, человек может точно указать цвет того или иного растения (оттенок зеленого) или цвет кожи человека. Одновременно нейронная сеть продолжает работу, используя предложенные варианты для совершенствования своих решений. В результате вместо несколько часов в Photoshop для раскраски снимка хватает нескольких минут.

Однако пользователи программы отмечают, что этот подход несовершенен: вполне достоверно выглядящие цветные фотографии на самом деле могут быть очень далеки от исторической достоверности. Так, выбор желтого цвета для одеяла, а розового — для платья девочки на знаменитой американской фотографии времен Великой депрессии вполне логичен, но ничего не доказывает, что на самом деле платье было розовым, а одеяло — желтым.

Комментарии

Все комментарии
Обсуждаемое