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.

Информация предоставлена по материалам The Verge

/

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.

Информация предоставлена по материалам The Verge

_.jpg">

Искусственный интеллект Google научился оценивать красоту фотографий / Лента новостей / Главная

Борменталь Зорин 24.12.2017, 11:01

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.

Информация предоставлена по материалам The Verge

Тэги:   Google

ПОХОЖИЕ НОВОСТИ

Комментарии

comments powered by Disqus
Мы в социальных сетях: