Соціальна мережа Google + почала використовувати технологію RAISR, яка дозволяє за допомогою методів машинного навчання відновлювати стисле зображення до високої роздільної здатності зі збереженням чіткості. Про це повідомляє 9to5Google з посиланням на блог розробників.
Технології збільшення роздільної здатності зображення дійсно використовуються для економії та полегшення сторінок, однак відновлення зображення за рахунок додавання кількості пікселів на основі вже наявних використовує постійний набір фільтрів, що нерідко призводить до того, що підсумкова картинка у високій роздільній здатності виходить нечіткою і дрібні деталі розмиваються. Крім того, зображення може вийти спотвореним через артефактів аліасингу.
Для того, щоб боротися з негативними явищами, що виникають при збільшенні роздільної здатності зображення, в Google розробили метод, що дозволяє за допомогою технологій машинного навчання відновлювати зображення високої роздільної здатності зі збереженням чіткості та запобіганням аліасингу. Сама технологія RAISR була представлена ще восени 2016 року, проте тепер у компанії повідомили про реальне застосування методу для стиснення фотографій у соціальній мережі Google +.
Розробники спочатку пропонували тренувати RAISR двома методами: на парах зображень з низькою і високою роздільною здатністю, а також на парах, в яких використовується оригінальне зображення з високою роздільною здатністю і картинка, відновлена одним з існуючих методів масштабування. На підставі порівняння навчальних зображень програма генерує фільтри, які дозволяють із зображення поганої якості отримати картинку, найбільш близьку до оригіналу високої роздільної здатності. Оскільки RAISR аналізує контури об'єктів на зображенні, такий метод дозволяє більш точно підбирати фільтри для обробки поліпшеного зображення в кожному конкретному випадку.
За словами розробників, RAISR працює в 10-100 разів швидше традиційних методів збільшення дозволу, що дозволило використовувати нову технологію для відображення зображень високої роздільної здатності на мобільних пристроях. При цьому технологія не тільки збільшує роздільну здатність зображення, а й добре справляється з артефактами стиснення. Як відзначають представники Google, на даний момент компанія обробляє за допомогою RAISR більше мільярда зображень на тиждень, а передача зменшених зображень в деяких випадках може економити до 75 відсотків пропускної здатності каналу. На даний момент RAISR використовується невеликою групою Android-пристроїв, проте в найближчому майбутньому в Google планують почати більш широке використання технології.
Машинне навчання останнім часом все частіше використовується для роботи із зображеннями. Дослідники з Каліфорнійського університету в Берклі, наприклад, створили нейромережу для розфарбовування чорно-білих зображень, а компанія Magic Pony Technology навчила нейромережу «додумувати» зображення - наприклад, масштабувати картинку в більш високу роздільну здатність, реалістично домалювати текстуру, доповнивши існуюче зображення, а також поліпшити різкість відео.