Нейросеть Google научилась оценивать фотографии по их техническим и эстетическим качествам
27.12.2017
Ранее уже предпринимались попытки разработать автоматическую систему оценки изображений, исходя из их технических и эстетических характеристик. К примеру, исследователи Google использовали сверточную нейронную сеть для оценки качества изображения некоторых видов фотографии, например ландшафтов.
Тем не менее, прошлые подходы могли отличать друг от друга только изображения низкого и высокого качества без промежуточных результатов. Теперь исследователи Google смогли разработать более продвинутый метод, который позволяет осуществлять оценку качества любого изображения.
Система NIMA (от англ. Neural Image Assessment - нейронная оценка изображений) использует глубокую сверточную нейросеть, которая натренирована предсказывать, какие изображения среднестатистический пользователь сочтет технически и эстетически привлекательными. Нейросеть ранжирует изображения, оценивая каждое от 1 до 10.
Система может распознавать объекты и их основные категории. В результате NIMA может использоваться для оценки изображений, которая коррелирует с восприятием человека, что потенциально делает систему полезным инструментом для трудоемких и субъективных задач, таких как автоматическое редактирование изображений или оптимизация и ранжирование изображений для пользователя. Разработчики NIMA сообщают, что оценки изображений, сделанные нейросетью, соответствуют оценкам, поставленным людьми. Более того, система только начала свою работу - дальнейшее обучение и тестирование должны улучшить модель. После того, как система будет готова для широкого использования, будущие приложения смогут мгновенно оценивать снимки, сделанные фотографом, предоставлять рекомендации редакторам изображений для оптимизации обработки, а также интеллектуально ранжировать фотографии в смартфоне.
