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Google的人工智能可以预测人类是否喜欢一张图像

  据外媒报道,Google的人工智能研究人员最近展示了一种“教”计算机的新方法,以了解为什么一些图像比其他图像更美观。传统上,机器使用传统编目方法对图像进行分类。新的研究表明,人工智能现在可以评价图像质量,不管其类别如何。  这个称为神经系统图像评估(NIMA)的过程使用深度学习来训练卷积神经网络(CNN)来预测对图像的评价。  根据研究人员发表的一份白皮书:   我们的方法不同于其他方法,因为我们使用卷积神经网络预测人类意见分数的分布。我们得到的网络不仅可以用来可靠地评价图像,并与人类感知高度相关,而且还可以帮助适应和优化摄影中的照片编辑/增强算法。   NIMA模式避开了传统的方法,并以10分制评分。机器检查图像的特定像素及其整体美学。然后确定人们选择评分的可能性。基本上,AI试图猜测一个人是否会喜欢这张图片。这可能使计算机成为更好的“艺术家”或“策展人”。这个过程可能会被用来批量查找最佳的图像。  如果您是一种能够一次拍摄20或30张图像的人,以确保您获得最佳图像,这可以为您节省大量空间。假设,只需轻点一下按钮,AI就可以浏览存储器中的所有图像,并确定哪些图像是相似的,然后删除除最佳图像外的所有图像。根据谷歌研究博客最近的一篇文章,NIMA也可以用来优化图像设置,以产生完美的效果:     我们观察到基准美学评分可以通过NIMA评分指导的对比调整来改善。因此,我们的模型能够引导一个CNN过滤器,以找到其参数的美观最佳设置,例如亮度,高光和阴影。
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