Amerikiečių specialistai iš „Google Research” sukūrė technologiją, leidžiančią neuroniniams tinklams „papildyti” trūkstamą paveikslėlio dalį. Kalbame apie gana daug trūkstamų dalių.
Šiuo metu egzistuojantys algoritmai jau gali atkurti nuotraukas su trūkstamais elementais. Tačiau tai tik labai mažų, nualintų plotų klausimas. Neuroninis tinklas taip pat gali pridėti objektų, kurių nebuvo pradinėje versijoje. Naujos tinklo galimybės – atkurti didelės apimties objektus, kurių vaizdai išlieka tikroviški ir kuo artimesni originalui.
Sistema veikia dviem pagrindiniais etapais. Pirmajame etape tinklas atkuria trūkstamą nuotraukos dalį, o antrajame – palygina rezultatą su originalu iš pateiktų pavyzdžių. Būtent šis dviejų etapų procesas leidžia atkurti tikroviškiausią vaizdą.
Mokymų metu sistemai buvo pasiūlyta atkurti nuo 25 iki 75 % vaizdo. Tai leido algoritmui pasiekti didesnį mokymo poveikį. Imčiai buvo panaudota apie 2 mln. paveikslėlių ir nuotraukų iš „Places365-Challenge” duomenų bazės.
Ar tai reiškia, kad dabar yra technologijų, leidžiančių atkurti ir labai sugadintus vaizdus? Ar tai yra sprendimas, kuris gali būti naudojamas norint išgelbėti svarbius vaizdus ar prisiminimus?