Пользователям предложили раскрасить черно-белые снимки нейросетью

Компания Algorithmia, специализирующаяся на продаже алгоритмов для приложений, запустила два новых онлайн-сервиса для обработки изображений с помощью нейронных сетей. Первый из них предназначен для раскрашивания черно-белых снимков, второй — для классификации объектов на снимке. Оба алгоритма основаны на глубоком обучении. Об этом компания сообщила в своем блоге.

Глубокое обучение (англ. Deep learning) — набор алгоритмов машинного обучения, которые пытаются моделировать высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных трансформаций. Под термином «глубина» в данном случае понимается глубина графа вычислений модели — максимальная длина между входным и выходным узлами конкретной архитектуры. В случае, например, простой нейронной сети прямого распространения глубина соответствует количеству слоев сети.

Ранее мы сообщали об алгоритмах раскрашивания фотографий, основанных на сверточных нейросетях. Одного из самых реалистичных результатов добились исследователи из Калифорнийского университета в Беркли. Однако, как правило использование нейросетей для обработки изображений требует больших вычислительных мощностей — время обработки фотографий с помощью DeepDream от Google достигало нескольких часов. Недавно компания Яндекс разработала алгоритм, позволяющий ускорить стилизацию снимков — подробнее о нем можно прочитать в нашем материале.

Владимир Королёв

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Эндоскопический биопринтер с коагулятором удалит опухоль и напечатает живую заплатку

Систему можно приспособить для печати практически на любом внутреннем органе

Австралийские инженеры разработали роботизированную систему для эндоскопической хирургии с 3D-биопринтером. Он позволяет печатать тканевые конструкты с живыми клетками непосредственно в месте повреждения органа или ткани. Отчет о работе опубликован в журнале Advanced Science.