Принцип работы AI-обработки изображений с технической точки зрения осуществляется с помощью нейронных сетей. AI представляет собой алгоритм, который в своей работе копирует функции мозга и обрабатывает данные послойно. Нейросети дают возможность обрабатывать изображения, применяя для этого разные методики, архитектуры и обучение.
Алгоритмы
Нейросети могут решать следующие задачи, их решение необходимо для обработки изображений:
- Распознавание объектов. Также их классификация. Таким образом, нейросеть определяет структуру изображения и её особенности. Распознавание объектов в дополнение определяет, где располагается объект на изображении.
- Улучшение параметров (качества) картинки — это обработка AI Super-resolution (повышение разрешения картинки), шумоподавление (удаление цифрового шума и сжатия), колоризация (добавление цвета черно-белым объектам), восстановление поврежденных элементов (заполнение отсутствующих или поврежденных элементов изображения).
- Генерация самой картинки. ИИ генерирует само изображение, по существующей картинке или фотографии. ИИ может включать различные модификации и вносить свои правки. К примеру, ИИ может создать реалистичное фото лица, которого на самом деле не существует, или версию фото с другой освещенностью, цветами и композицией.
Архитектура
Обработка изображений осуществляется посредством использования сверточных нейронных сетей (
CNN). Такие сети имитируют работу частей человеческого головного мозга отвечающих за визуализацию изображений.
Стоит назвать основные признаки CNN:
- Слой свёртки.
- Фильтры, распознающие такие детали изображения как края и текстуры.
- Слой пулинга. Уменьшает размер данных, сохраняя важные характеристики.
Обучение
Обучение нейронной сети при генерации и работе с изображениями состоит из нескольких основных этапов:
- Сбор и анализ данных. Нейросеть собирает многочисленные изображения и проводит работу по её разметке для создания обучающего набора данных.
- Предобработка. Это работа с изображением для повышения его качества, а также основных характеристик.
- Выбор архитектуры. В зависимости от поставленной пользователем задачи и используемых при генерации или работе с изображением ресурсов определяются особенности нейросети.
- Оценка и тесты. Проверка точности модели на тестовых данных и оптимизация.
В статье мы объяснили, как работает AI-обработка изображений на техническом уровне.
