Исследователи отметили, что фото, снятые под водой, часто выглядят размытыми и искаженными. Причины этого — плохое освещение и обратное рассеивание, которые влияют на видимость. Чтобы исправить это, ученые из Харбинского инженерного университета разработали алгоритм машинного обучения, который восстанавливает естественный цвет на фото и уменьшает искажения. Ученые отмечают, что их ИИ способен обрабатывать до 125 кадров в секунду.
Они использовали генеративно-состязательную сеть (GAN) — модель ИИ, построенную на комбинации из двух нейронных сетей. Одна из них генерирует образцы как в пазле, а вторая — отбирает детали для них из нескольких сотен снимков.
Группа смогла восстановить 3733 снимка, которые были сделаны на разных глубинах. В основном, это кадры исследователей с морскими огурцами, ежами и другими организмами, которые живут в скрытых частях океана. Ученые рассказали, что ИИ, в основном, обучался на открытом наборе данных — например, архиве NY Depth, который в общей сложности содержит тысячи подводных фотографий.
После обучения исследователи сравнили результаты своего подхода с исходными данными. Они отметили, что их модель правильно восстанавливает цвета и тона изображений без разрушения исходной структуры входящего изображения. Модель в 85% случаев восстанавливает цвет, сохраняя при этом правильную яркость и контрастность — задача, с которой не справляются большинство ИИ-конкурентов.