Nvidia e Mit: ridurre il rumore delle immagini grazie alla AI

10 Luglio 2018 21

Arriva Noise2Noise, il sistema sviluppato da Nvidia, MIT e Università Aalto (Finlandia) che sfrutta l'Intelligenza Artificiale per ridurre il rumore nelle fotografie.

Come spiegano nel loro studio disponibile sul sito della Cornell University Library, applicando nozioni statistiche alla ricostruzione dei segnali basata sul machine learning i ricercatori hanno scoperto che, in determinate circostanze - abbastanza comuni - è possibile imparare a ripristinare i segnali senza nemmeno osservarne gli originali non corrotti.


Il sistema - basato sull'apprendimento automatico, ovvero sulla capacità dei computer di imparare, attraverso particolari algoritmi, ad eseguire autonomamente compiti specifici basandosi sul riconoscimento di schemi tra dati presentati in modo iterativo - è stato applicato alla rimozione del rumore nelle fotografie ed è cosi nato Noise2Noise.

Per "addestrare" la AI a ricostruire le fotografie, il team di ricercatori ha utilizzato 50.000 immagini provenienti dal database ImageNet, che sono state appositamente manipolate per aggiungere diversi tipi di rumore, oltre a immagini generate coi PC e a immagini a risonanza magnetica. Noise2Noise ha così "imparato" a rimuovere il rumore dalle immagini senza nemmeno poterle confrontare con le immagini originali, prive di rumore, e i risultati sono davvero di ottima qualità.


I sistemi di riduzione del rumore non sono certo una novità: tuttavia solo recentemente si stanno diffondendo quelli basati sul deep learning. Le applicazioni sono potenzialmente moltissime, dal semplice miglioramento delle foto scattate con bassa luminosità alla ricostruzione di immagini mediche o provenienti dallo spazio. Come ha spiegato Jacob Munkberg, ricercatore per conto di Nvidia, a VentureBeat :

Questo è un concetto che abbiamo messo alla prova su un database pubblico contenente quasi 5.000 immagini a risonanza magnetica, ma i risultati sono promettenti e potrebbe trovare applicazioni pratiche in futuro.

Il lavoro sarà presentato questa settimana alla Conferenza Internazionale sul Machine Learning che si terrà a Stoccolma, in Svezia.


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Commenti

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Eros Nardi

5 anni fa
phandroid. com/2013/10/29/google-plus-auto-awesome-action-eraser-movie-hdr-scape

io ho delle foto del 2013 taggate con la funzione "eraser" ma erano stati cancellati elementi utili ad esempio le gambe delle persone che camminavano (ma non il busto)

Daniel Marcon

Qualcuno potrebbe darmi un link dove scaricare il modello o comunque se c’è gia un modo per poterlo utilizzare?

qandrav

quella secondo me non la mettono di proposito, banalmente ti permette di togliere molti trademark...e hai visto che di recente gettyimages e pinterest hanno piagnucolato perché la gente cattivona salvava le "loro" foto

Darkat

Questo algoritmo mi pare di capire che lavori in maniera molto più profonda del sito da te indicato, voglio dire che difficilmente dando le immagine con tutto quel rumore a quel sito otterresti immagini cosi fedeli all'originale come questo algoritmo presentato

Jon Snow

Ti dico solo che dovrai leggere in fretta. Ci sono scambi di battute in cui i doppiatori parlano ad una velocità assurda lol

Jon Snow

Tra le serie divertenti la preferisco (e di molto) a one punch. Non è lo stesso genere però

manu1234

no ma è nella lista di netflix

Jon Snow

L'hai vista Saiki Kusuo no psi-nan?

matteventu

Ancora stiamo aspettando la feature di Google foto che rimuove gli ostacoli... Annunciata se non sbaglio più di 1 anno fa.

Gupi

Il rumore non è un artefatto

Gupi
manu1234

mi correggo, fanno entrambe le cose. comunque il principio di funzionamento è lo stesso di quelle dell'articolo, trainate con un dataset diverso e qualche transposed convolution in meno
https://uploads.disquscdn.c...

Slartibartfast

Mmmh io sono abbastanza sicuro che lo scopo principale, come intuibile dal nome, sia l'upscaling.
Poi molte si occupano anche di artefatti e rumore, anche se non ho mai visto risultati simili a questa descritta in articolo.

manu1234

le super res gan non fanno upscaling ma riducono gli artefatti, tra cui ovviamente il rumore. la risoluzione rimane uguale

Slartibartfast

Qui si parla di riduzione del rumore, non di upscaling

Francesco

tipo gli ingradimenti dei film

manu1234

no. però ci sono tutti gli scrip già fatti nel model zoo del cntk

TroUblE

C'è un modo per avere un eseguibile anzichè dover far girare i vari tool pyton?

qandrav

sarebbe carino che venisse integrata in google foto

manu1234

Si chiamano super resolution gan e si possono provare tranquillamente usando i modelli pre trainati nel sito di onnx

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