При избора на най-добра снимка от серия кадри невронната мрежа се ръководи от техническите параметри на изображенията и от тяхната естетика, оценена от хора
Разработчици от Google Research създадоха дълбока конволюционна невронна мрежа под името NIMA, която успешно определя най-качествените фотографии, става ясно от публикация в блога на компанията.
При избора на най-добър кадър невронната мрежа се ръководи от техническите параметри на изображенията и от тяхната естетика, оценена от хора. За обучение на невронната мрежа разработчиците са използвали база данни AVA с около 200 хиляди снимки, всяка от които е оценена средно от 200 фотографи по скала от 1 до 100.
В хода на обучението разработчиците са обучили NIMA да разпознава рейтинга на изображенията на базата на техния анализ с точност до 80%. Освен това невронната мрежа е преминала обучение със серия снимки на един и същи обект и се е научила да избира най-удачните от тях, подреждайки кадрите по рейтинг.
Според създателите на NIMA, невронната мрежа може да намери широко приложение. Така например, с нейна помощ потребителите биха могли да избират най-качествените снимки от серия кадри или да подбират филтри, които подхождат най-добре към една или друга фотография при нейната обработка.
Google активно внедрява напреднали технологии в обработката на изображения. По-рано специалисти от компанията и техни колеги от Масачузетския технологичен институт разработиха алгоритъм, който позволява обработка на изображения със смартфон в реално време, а не след снимането.