英伟达再出黑科技：AI自动修复照片噪点

大家有同样的经历吗？低亮度环境里拍的照片都充斥着噪点，时间久远的照片也由于当时拍摄的机器过时，并且不停地更换存储环境，而导致的模糊不清。当然我们可以通过PS来修复，但是难度可想而知。

不过不用担心！NVIDIA又带来了新的黑科技，其基于深度学习掌握了对图片的自动修复功能。这项研究由来自NVIDIA、阿尔托大学和 MIT 的研究者开展，将在本周的瑞典斯德哥尔摩 ICML 2018 上展示。

NVIDIA近期在深度学习领域的研究聚焦于通过展示带噪点和清晰的图像示例对来训练神经网络修复图像。然后 AI 系统根据数据学习如何弥补差异。

在没有展示无噪点图像的情况下，这个 AI 系统也可以移除照片上的失真、噪点、颗粒，并自动增强照片。

研究人员在其论文中表示：

「在没有观察到清晰信号的情况下，学习恢复信号并非不可能，并且有时还会超过使用清晰样本训练的性能。[神经网络] 与利用清晰样本的最先进方法相当——使用完全相同的训练方法，并且在训练时间或表现上通常没有明显的缺点。」

该团队使用 NVIDIA Tesla P100 GPU 和 cuDNN 加速的 TensorFlow 深度学习框架，在 ImageNet 验证集上对其系统进行了 50000 张图像的训练。

为了测试系统，他们在三个不同的数据集上验证了神经网络。

该方法甚至可以应用在核磁共振图像（MRI）的增强上，可能为医学成像的大幅改进开辟一条康庄大道。

「在现实世界中想要获得清晰的训练数据是很困难的：微光摄影（如天文图像）、基于物理的渲染图像、核磁共振图像。」

研究团队说，

「我们的概念验证式的演示通过消除对于收集清晰数据的需求，来为这些应用找到潜在的益处。当然，天下没有免费的午餐——我们无法学习获取输入数据中不存在的特性——但这同样适用于清晰目标的训练。」