據外媒WindowsUnited消息,微軟研究院使用人工智能和深度學習開發出了一種新的算法來還原舊照片。
此前恢復舊的和損壞的照片的方法主要是深度學習。但是,對于較舊的照片,其衰減過程非常復雜。
微軟研究院開發出新算法還原舊照片
微軟研究院的研究人員使用了新型的三重態域翻譯網絡來開發此算法。在該網絡中,真實照片與大量合成照片被一起使用。兩個受過訓練的變體自動編碼器(UAE)可以將新舊照片轉換為兩個潛在空間,然后這兩個空間通過合成配對數據學習來進行轉換。
新的還原技術明顯優于以前的技術。目前尚不清楚微軟是否會很快將該新算法集成到相應的應用程序中。
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。
舉報投訴
-
微軟
+關注
關注
4文章
6566瀏覽量
103956 -
AI
+關注
關注
87文章
30146瀏覽量
268414 -
深度學習
+關注
關注
73文章
5492瀏覽量
120977
發布評論請先 登錄
相關推薦
AI大模型與深度學習的關系
人類的學習過程,實現對復雜數據的學習和識別。AI大模型則是指模型的參數數量巨大,需要龐大的計算資源來進行訓練和推理。深度學習
FPGA做深度學習能走多遠?
,FPGA 也需要不斷適應和改進。研究人員和開發者將致力于針對 FPGA 的特點對深度學習算法進行優化,例如探索更高效的模型壓縮方法、量化技術以及硬件友好的
發表于 09-27 20:53
深度學習算法在集成電路測試中的應用
隨著半導體技術的快速發展,集成電路(IC)的復雜性和集成度不斷提高,對測試技術的要求也日益增加。深度學習算法作為一種強大的數據處理和模式識別工具,在集成電路測試領域展現出了巨大的應用潛力。本文將從
利用Matlab函數實現深度學習算法
在Matlab中實現深度學習算法是一個復雜但強大的過程,可以應用于各種領域,如圖像識別、自然語言處理、時間序列預測等。這里,我將概述一個基本的流程,包括環境設置、數據準備、模型設計、訓練過程、以及測試和評估,并提供一個基于Mat
深度學習的基本原理與核心算法
處理、語音識別等領域取得了革命性的突破。本文將詳細闡述深度學習的原理、核心算法以及實現方式,并通過一個具體的代碼實例進行說明。
深度解析深度學習下的語義SLAM
隨著深度學習技術的興起,計算機視覺的許多傳統領域都取得了突破性進展,例如目標的檢測、識別和分類等領域。近年來,研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度
發表于 04-23 17:18
?1238次閱讀
FPGA在深度學習應用中或將取代GPU
,這使得它比一般處理器更高效。但是,很難對 FPGA 進行編程,Larzul 希望通過自己公司開發的新平臺解決這個問題。
專業的人工智能硬件已經成為了一個獨立的產業,但對于什么是深度學習算法
發表于 03-21 15:19
分析 丨AI算法愈加復雜,但是機器視覺的開發門檻在降低
準確判斷。此外,AI大模型近兩年受到關注,也可能被引入機器視覺領域,在跨模態理解和推理等方面展現出更強能力。 AI算法的復雜程度越來越高,機器視覺系統設計面臨挑戰,然而,從各種開發資源
深度學習技術在AI智能分析盒子人數統計中的應用與優勢
在AI盒子的人數統計中,當多人同時出入視野范圍時,傳統的算法模型很難準確識別和計算人數,容易導致重復統計。為解決這一難題,AI算法模型可以采用目標檢測與追蹤相結合、
評論