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这张“毅力号火星照片”,AI P过

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量子位
发布2021-02-26 15:03:04
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发布2021-02-26 15:03:04
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文章被收录于专栏:量子位
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

火星也可CNN。

最近,人类刚给火星送去Linux系统。

几小时之后作为回礼,火星给人类送来了新年第一张照片——由毅力号传回的首张图像。

但这照片充满了浓浓的年代感:黑白的,像素还低于100万。(待探测器完全启动运行后,可拍摄更高像素的彩色照片)

什么概念呢?大概就是从1999年开始,200万像素的产品成为市场的主流。

不过没关系,这些问题用AI来搞定。

不光上了色,还将像素提高了6倍以上。

那么具体是如何实现的?

用CNN给火星上色

为了让新年第一张火星照片具视觉冲击力,一家CV公司Gado Image的研究人员简单三步就给火星上了色。

首先,也是最关键的一步,图像着色算法(Colorful Image Colorization),它利用CNN分析一组彩色图像及其黑白版本的颜色。

这套算法最初由UC伯克利团队提出,论文被ECCV 2016接收。

第一作者是一位华人Richard Zhang,现为Adobe研发工程师。

该算法通过多次前馈,最终接收到一张灰度图像。用作者的话来说,就是 “幻化 “出一组似是而非、不一定正确的颜色填充到图像中。

训练数据很容易获得,只需要将所有彩色图像改成灰度,再将其与彩色版本配对,就能可以得到一次训练,最终在ImageNet数据集上训练了一百多万张图像。

研究人员曾将这套算法用到了历史黑白照上。

由于机器着色并不一定准确,研究人员还根据1997年维京1号发布的首张火星彩色照片,手动调节了照片的颜色。

最后,再利用图像放大和增强技术,将图像的像素提升了6倍。

效果实现主要依靠的是2017年谷歌大脑团队提出的超分算法,将压缩传感原理与神经网络结合起来。

这项技术首先故意将图像弄得模糊不清,随后神经网络将他们与高质量的对应图像进行比较,并学习两者之间的关系。

用CNN给火星上色,你觉得效果如何呢?

参考链接: https://tomsmith585.medium.com/heres-that-mars-image-again-but-big-and-in-color-75b388f79d13 https://richzhang.github.io/colorization/ https://www.cnet.com/news/google-just-made-zoom-and-enhance-a-reality/

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原始发表:2021-02-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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