Разработчики Nvidia разработали способ превратить заснеженные дороги в лето, а день в ночь.
Алгоритмы машинного обучения становятся всё лучше в создании поддельных изображений, которые выглядят реальными. В исследовании, представленном на Конференции по системам обработки нейронной информации, разработчики из Nvidia, компании, известной своими графическими картами обработки, а в последнее время благодаря технологии беспилотного автомобиля, разработали алгоритм трансляции изображений, который может изменить погоду или время суток в видео.
Перевод изображения - это метод машинного обучения для ввода одного изображения и вывода одного и того же изображения с разными атрибутами. Например, предоставив алгоритму видео снежной дороги и превратив его в пышную летнюю сцену, как это сделали исследователи Nvidia:
Он похож на проект Pix2Pix. Как пояснил канал YouTube «Two Minute Papers» в своем кратком обзоре исследования, именно тогда сеть создает синтетические изображения в попытке обмануть другую сеть, которая также учится распознавать поддельные изображения по сравнению с реальными. Это своего рода взаимодействие между этими сетями, где одна пытается лучше подделать изображения, а другая пытается улучшить свою способность обнаруживать подделки.
Ведущий исследователь Мин-Ю Лю сказал мне в электронном письме, что целью этой работы было дать машинам возможность самостоятельно создавать или «представлять» сцены: «Это сложная задача, потому что сегодня большинство ИИ требует от вас иметь изображения (тренировочные данные), которые точно соответствуют как входному, так и целевому изображению."
Такое «воображение» в беспилотном автомобиле может ускорить обучение в различных условиях: например, возможность выполнять симуляцию снежной дороги вместо необходимости многократного вождения в снежной среде.
Разработчики Nvidia использовали шесть из этих сетей в своих экспериментах. Результаты вполне правдоподобны, если вы не смотрите на них слишком внимательно.
По материалам vice.com
Перевод изображения - это метод машинного обучения для ввода одного изображения и вывода одного и того же изображения с разными атрибутами. Например, предоставив алгоритму видео снежной дороги и превратив его в пышную летнюю сцену, как это сделали исследователи Nvidia:
Click to viewОн похож на проект Pix2Pix. Как пояснил канал YouTube «Two Minute Papers» в своем кратком обзоре исследования, именно тогда сеть создает синтетические изображения в попытке обмануть другую сеть, которая также учится распознавать поддельные изображения по сравнению с реальными. Это своего рода взаимодействие между этими сетями, где одна пытается лучше подделать изображения, а другая пытается улучшить свою способность обнаруживать подделки.
Ведущий исследователь Мин-Ю Лю сказал мне в электронном письме, что целью этой работы было дать машинам возможность самостоятельно создавать или «представлять» сцены: «Это сложная задача, потому что сегодня большинство ИИ требует от вас иметь изображения (тренировочные данные), которые точно соответствуют как входному, так и целевому изображению."
Такое «воображение» в беспилотном автомобиле может ускорить обучение в различных условиях: например, возможность выполнять симуляцию снежной дороги вместо необходимости многократного вождения в снежной среде.
Разработчики Nvidia использовали шесть из этих сетей в своих экспериментах. Результаты вполне правдоподобны, если вы не смотрите на них слишком внимательно.
По материалам vice.com