Ce réseau de neurones peut redonner à vos images floues une qualité parfaite

Il n’ya rien de pire que d’ouvrir une image sur votre ordinateur pour constater que celle-ci est tellement granuleuse que vous ne pouvez même pas commencer à la faire ressortir.

Certaines personnes pourraient dire obtenir un meilleur appareil photo. Ces gens sont méchants. Mais les informaticiens - les bonnes personnes utiles - disent qu’ils utilisent un réseau de neurones, un système informatique conçu pour imiter la pensée du cerveau humain.

Trois informaticiens de l’Université d’Oxford et de l’Institut des sciences et de la technologie Skolkovo à Moscou, spécialisés dans la vision par ordinateur, ont mis au point un réseau neuronal capable de transformer une photo inutilement pixellisée de toast à l’avocat en une image parfaitement instalable. Ils l'appellent Deep Image Prior.

Les réseaux de neurones sont modélisés de manière lâche pour ressembler à un cerveau humain. Ils sont composés de milliers de nœuds qu’ils utilisent pour prendre des décisions et juger les données qui leur sont présentées. Comme les tout-petits, ils ne savent au début rien mais après quelques milliers de séances d’entraînement, ils peuvent rapidement devenir meilleurs que les humains dans les tâches de tous les jours.

De nombreux réseaux de neurones sont formés en leur alimentant de grands ensembles de données, ce qui leur fournit un vaste réservoir d'informations à partir duquel prendre une décision.

Deep Image Prior adopte une approche différente. Cela fonctionne à partir de la seule image originale, sans aucune formation préalable, afin de transformer votre image de merde corrompue en une photo haute résolution.

Les trois informaticiens ont utilisé un réseau de générateurs pour redessiner des images floues des milliers de fois, jusqu'à ce que le rendu soit si bon qu'il crée des images meilleures que l'original. Il utilise l'entrée existante comme contexte pour remplir les pièces manquantes ou endommagées. Certains des résultats étaient même meilleurs que les résultats des réseaux de neurones pré-formés.

«Le réseau remplit en quelque sorte les textures des régions corrompues des régions corrompues», a déclaré Dmitry Ulyanov, co-auteur de la recherche, dans un article publié par Reddit.

Il a admis que le réseau échouerait dans certains cas, tels que la complexité de la reconstruction de l'œil humain: «Le cas d'échec évident serait tout ce qui concerne l'inpainting sémantique, par exemple. Peignez une région où vous vous attendez à être un œil - notre méthode ne connaît rien à la sémantique des visages et remplira la région corrompue de textures."

En plus de restaurer des photos, Deep Image Prior a également été en mesure de supprimer le texte placé sur les images. Ce qui soulève la crainte que ce modèle puisse être utilisé pour supprimer les filigranes ou autres informations de copyright des images en ligne. Une possibilité réelle qui a peut-être été ignorée au cours de cette recherche.

Cette expérience prouve que vous n’avez pas besoin d’accéder à un ensemble de données colossal pour créer un réseau de neurones fonctionnel. Au-delà de tout le bien que cela pourrait apporter à votre dossier de photos, cela pourrait être la contribution la plus durable de ce projet.