Google-მა RAISR წარადგინა – ალგორითმი, რომელიც სურათების რეზოლუციას ზრდის მანქანაური სწავლების ხარჯზე

დაბრუნება Posts

Google-მა RAISR წარადგინა – ალგორითმი, რომელიც სურათების რეზოლუციას ზრდის მანქანაური სწავლების ხარჯზე


ალბათ გეცოდინებათ, რომ ინტერნეტი სავსეა, შეიძლება ითქვას დაბინძურებულია კიდეც დაბალი რეზოლუციის სურათებით, რომლებიც ხშირად გამოწვეულია მოწყობილობის ცუდი კამერის გამო ან სპეციალურადაა უხარისხო, რათა მომხმარებელი უფრო სწრაფად მიწვდეს ინფორმაციას. ძალიან ხშირად ზოგიერთი ადამიანი სულაც არ უყურებს თუ რამდენად ხარისხიანია მისი კონტენტი (ძირითადად ის ადამიანები, რომლებიც ვერ ერკვევიან ამაში და ვერ იპოვიან იმავე ფოტოს უფრო ხარისხიან წყაროს)

დიდი შანსია ბევრჯერ გინახავთ სამეცნიერო ფანტასტიკის ფილმებში, განსაკუთრებით კი იქ, სადაც შინაარსი კრიმინალურ საქმეებს ეხება. FBI სრულად უპრობლემოდ აახლოვებს სათვალთვალო კამერების გამოსახულებას, თანაც ისე, რომ მას საერთოდ არ ეკარგება რეზოლუცია და ხარისხი. იგივე რომ გავაკეთოთ რეალურ ცხოვრებაში, უბრალოდ დავინახავთ გადიდებული გამოსახულების პიქსელებს და მეტს არაფერს. ზუსტად ამ პრობლემის გადაჭრა სურს Google-ს თავისი ახალი სუპერ რეზოლუციური ალგორითმი – RAISR-ით (Rapid and Accurate Image Super-Resolution), რომელიც ერთი ნაბიჯით ახლოს გვაყენებს სამეცნიერო ფანტასტიკური ფილმების ამ ერთი-მხრივ აბსურდულ, თუმცა უკვე რეალურ ფაქტთან.

RAISR-ის ახლანდელი ალგორითმები მარტივ Upsampling-ს აკეთებენ (აგენერირებენ დაბალი რეზოლუციის სურათიდან მაღალს), შემდეგ გადიდებულ რეზოლუციაში ავსებენ დეტალებს, რომლებიც წარმოდგენილია გარშემო მყოფ პიქსელებში და მათ ფერებში. დამუშავების პირველი ფაზის შემდეგ გამოდის ორიგინალი სურათისგან განსხვავებით ძალიან მქრალი სურათი, რომელსაც სულაც არ აქვს დეტალიზაცია. თუ დავაკვირდებით, მასში საგრძნობლად მეტი დეტალიზაციაა, ვიდრე ქაოტური პიქსელები, რომლების ადვილად დათვლაც კი შეგვიძლია, მაგრამ ამის მიუხედავად ის მაინც მქრალია.

მარცხნივ: საწყისი სურათი, მარჯვნივ: პირველ ფაზაში დამუშავებული სურათი

მარცხნივ: საწყისი სურათი, მარჯვნივ: პირველ ფაზაში დამუშავებული სურათი

 

დამუშავების მეორე ფაზაში უკვე ერთვება RAISR-ის რეალური სახე და თვით-შესწავლის ალგორითმი, რომელშიც ხდება სურათის დაშლა უამრავ ნაწილად და შესწავლა 10,000 განსხვავებული ხერხით, რის შემდეგაც ხდება ანალიზაცია, სპეციალური ფილტრის შექმნა და მორგება, რომელიც საბოლოო შედეგის რეზოლუციას, დეტალიზაციას მაქსიმუმამდე წევს და სიმქრალესაც აქრობს.

RAISR ალგორითმის მუშაობის პრინციპი

RAISR ალგორითმის მუშაობის პრინციპი

 

Google იმედოვნებს, რომ ეს ტექნოლოგია გამოყენებადი იქნება დაბალი რეზოლუციის მქონე კამერების მიერ გადაღებული სურათებიდან რეზოლუციის აღდგენაში ან მობილურ მოწყობილობებზე სურათის მიახლოვების გაუმჯობესებაში. მისი გამოყენება ასევე შესაძლებელია და ძალზედ ლოგიკურიცაა დაბალი ინტერნეტის ტრაფიკის მქონე მომხმარებლისთვის, სადაც გამოსახულება დაბალი რეზოლუციით იქნება წარმოდგენილი, ისე რომ მომხმარებელი ვერც შეამჩნევს სხვაობას, თუმცა თუ მას დასჭირდება მაღალი გაფართოება (თუნდაც რედაქტირებისთვის), გადმოწერისას მისი მოწყობილობა ავტომატურად გაუზრდის რეზოლუციას, ამავე დროს, როგორც უკვე აღვნიშნე, დაუხარჯება საგრძნობლად ნაკლები ტრაფიკი და რაც მთავარია დრო.

 

 


გააზიარე

დაბრუნება Posts