Якщо краса спостерігає за тим, хто спостерігає, ви можете додати «професійного спостерігача» до списку робочих місць під загрозою автоматизації; Google розробив новий ШІ, який може оцінити естетичну якість фотографії.
'NIMA: Neural Image Assessment' - це глибока згорткова нейронна мережа (CNN), яка навчена розпізнавати зображення, які типовий користувач оцінить як технічно та естетично якісні.
Векторний бал
Модель NIMA створює діапазон оцінок для кожного зображення, яке вона оцінює, а потім присвоює оцінку ймовірності кожному з цих рейтингів. Це дає загальну векторну оцінку, яку потім можна використовувати різними способами для естетичного ранжирування зображень - наприклад, із використанням середнього середнього.
Під час тестування Google виявив, що оцінки NIMA, присвоєні зображенням у базі даних «Естетичний візуальний аналіз», тісно збігаються з оцінками, які дають оцінювачі, середнє число яких оцінюють 200 осіб.
Ви можете побачити порівняння порівняння двох балів на підборі пейзажних знімків на зображенні нижче. Кожне зображення має знизу оцінку NIMA, в дужках - оцінку людини.
NIMA також може використовуватися для безпосереднього порівняння технічної якості зображень того самого предмета. У наведеному нижче прикладі ШІ оцінив набір зображень, які зазнали різного роду спотворень.
Що це може означати?
Хоча дослідники не згадують про будь-які плани щодо створення судді-робота для альбомного фотографа року (поки), ця технологія може мати деякі цікаві наслідки в реальному світі, особливо в області редагування фотографій.
Інтеграція оцінки NIMA із програмним забезпеченням, що покращує зображення, може дозволити програмному забезпеченню автоматично налаштувати такі якості зображення, як тонування, тіні, світлі місця та яскравість, до їх найбільш естетично приємних рівнів. Це може мати суттєві наслідки для прискорення робочого процесу після обробки, впорядкування процесу вибору камінних знімків з дудів та основних естетичних редагувань зображень.
Хоча вам, швидше за все, доведеться почекати, перш ніж ваша копія Lightroom почне набирати ваші зображення із десяти, тим часом ви можете прочитати дослідницький блог Google, щоб дізнатись більше про NIMA.
Google Pixel 2 оголосив і негайно заявляє про датчик DxOMark
