NVIDIA가 5만장의 이미지 파일을 사용해 텐서플로우 딥러닝으로 이미지넷에서 AI 시스템을 훈련시켜, 사진에 들어간 워터마크나 MRI 이미지의 노이즈를 없애는 기술을 만들었습니다.
노이즈나 워터마크 등이 들어간 이미지와 깨끗한 이미지를 함께 보여줘, 이미지를 어떻게 복원해야 하는지를 훈련시킵니다.
인터넷 / 소프트웨어
:
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소식
2018.07.12 15:10
NVIDIA, AI로 이미지 워터마크나 노이즈를 제거하는 기술
윈도우 10 인사이더 프리뷰 빌드 17713의 변경점
인텔: Vulkan을 씁시다
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앞으론 ISO 고감도로 찍은 사진도 이런 방식으로 노이즈 없앨 수 있으려나요
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비파괴검사등 모든 이미지프로세스에있어서 큰 혁신이될듯하네요 -
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이건 핵인가 진짜...
장난아니네요
용도가 진짜 무궁무진할듯 -
우와... 의학계에 상당한 반향을 불러일으키겠는데요? -
의학계 뿐만 아니라 CCTV에서도 엄청 날꺼 같네요. -
오 그러네요!
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그 영화에서 보던 말도 안되던 복원이 현실로... -
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안됩니다.
저런 기술은 손실된 정보를 AI의 '상상력'을 이용하여 재창조해내는 것이라 노이즈 제거 후의 결과가 현실과 달라집니다.
영화속 CCTV 확대같은 일은 이론적으로 어떠한 기술을 써도 불가능합니다. -
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https://arxiv.org/pdf/1702.00783.pdf
비슷한 구글의 연구결과인데, 복원 후와 원래 얼굴이 그냥 다른사람이 되는 것을 확인하실 수 있습니다. -
AKG-3 2018.07.12 23:39
늘 그렇듯 현실은 참담하지 싶습니다.
사실 비슷하게 노이즈를 보정하는 기술들은 몇개 있었는데 실용화가 거의 안되어있거든요. -
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원본과 노이즈가 낀 사진을 돌려가며 입력해서 학습시켰다고 하는데.. 제생각에는 노이즈 발생에 대한 패턴을 인식해서 제거 하는거 같네요.. 노이즈 인풋에 대한 raw data가 나오지 않는이상 약간 믿음이...
특정 패턴으로, 아니면 예측가능한 패턴으로 노이즈를 입력했기에 가능한 결과물 아닐까요?
물론 이것만으로도 대단하긴 합니다만... -
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사용한 노이즈의 분포에 유의미한 correlation이 있으면 실험을 잘못 설계한 거고.. (그런 문제도 존재하긴 하지만 그런 건 딥러닝까지 쓸 필요가 없지요. 그냥 어두운 데서 사진 찍고 그걸로 캘리브레이션하면 되니;) 그것보단 compressive sensing이나 estimation problem 등의 변종이 아닐까 싶습니다. 원본을 유추하는 데 필요한 정보가 sparse하면 정보가 비는 부분이 있어도 원본을 거의 완벽하게 재현할 수 있지요.
애초에 샘플이 비는 케이스는 아니고 있기는 다 있는데 참값에서 벗어나 있다는 점에서 compressive sensing보다는 상위 분류인 estimation problem과 information theory로 문제를 분류하는 게 좀 더 맞을 수 있는데, sparsity같은 걸 쓰려면 compressive sensing으로 접근하는 게 편리할 수도 있을 듯.. (특히 Fig. 3같은 경우.)
아무튼 결론만 말하자면 노이즈에 패턴같은 게 없어도 참값을 추측할 때 필요한 만큼의 정보가 남아있고, 노이즈의 밀도함수 같은 정보가 있다면 저게 됩니다.(패턴과는 다릅니다! 예를 들어 노이즈가 가우시안인지 아닌지, 평균이나 편차가 어떤지 뭐 그런 정보면 충분하다는 것.. 없다면 이미지에서 바로 추측해낼 수 있고요.) 물론 수학적으로 구현하긴 골때릴테고 저렇게 딥러닝 때려박는 게 가장 쉽겠고요..
좀 더 전통적인 접근법: https://stanford.edu/class/ee367/slides/lecture10.pdf -
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맙소사..
제가 완전 오해하고 있었네요.... 제가 생각했던 그런레벨의 기술이 아니네요... -
엔비디아 주식이 얼마더라 주섬주섬... -
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알파고님 츙성츙성 ^^7
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3d 게임에서 텍스쳐 용량 최대한 작게 만든 후에 이 기술로 보정하면 되겠군요.
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사진이 CG랑 다른 점이 무언지 찾아보는 세상이 올지도 모르겠습니다. -
오래된사진 복원하는데 좋겠네요 -
아라 2018.07.12 22:52
워터마크를 지우다니 무섭네요. -
이게 비디오에도 적용되면 반디캠워터마크 지우고 유튜브에 올리는사람도 있을거같아요.
걍 오캠을 쓰면 되겠지만... -
영상의학과 분야와 CCTV, 위성사진분야에서 혁신이 이루어지겠네요.
특히 군사 분야에서 제일먼저 적용될지도 모르겠습니다. -
복구인가 재창조인가?
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