Нейронная сеть от Google способна оценить фото не только с технической стороны

Компания Google не оставляет попыток по созданию автоматизированных систем, которые смогут оценивать сделанное фото не только с технической, но и с эстетической стороны.

Разработчики IT-гиганта ранее уже использовали сверточные нейронные сети (CNN) для оценочной работы определённых категорий фотоснимков вроде пейзажей. Однако эти изыскания не отличались особой сложностью – система могла только оценить снимки по бинарному принципу, отличая высокое качество от низкого. Новая разработанная методология позволяет проводить более детальную оценку фото без ограничений по принципу принадлежности фото к какому-то определенному типу.

Для обучения NIMA-сети (Neural Image Assessment model) в Google использовали порядка 200 тысяч фотоснимков из базы Ava, каждому из которых была присвоена обобщённая оценка от фотографов. Оценивая техническую и эстетическую сторону кадра, пользователи использовали систему оценок от 1 до 10.

В итоге, алгоритм, написанный кодерами Google, смог повторить оценки фотографов с точностью до 80% (сначала идут баллы NIMA, в скобках – баллы пользователей). При этом прикладную часть деятельности ИИ по ранжированию кадров исследователи видят в обработке огромных массивов графических данных, в том числе выбраковке, предварительной подготовке изображения к оптимизации с участием пользователя, а также обеспечению обратной связи в режиме реального времени при фотосъемке.

Пока авторы NIMA признаются, что они в начале большого пути, а сама технология далека от идеальной.