Группе инженеров Google удалось впервые создать нейронные сети, опережающие по качеству сжатия изображений широко используемый алгоритм JPEG. Качество оценивалось по стандартным методам оценки MS-SSIM и PSNR-HVS, и в обоих вариантах нейросети показали лучший результат. Нейронные сети были созданы с помощью системы машинного обучения TensorFlow, исходные коды которой Google опубликовала в прошлом году. В предыдущих работах некоторым исследователям уже удавалось получить нейросети, опережающие по качеству сжатия известные алгоритмы, но в большинстве случаев они работали с изображениями небольшого размера. Обучение нейросетей в новом проекте проводилось на коллекции из 6 млн случайно отобранных из Интернета фотографий размером 1280x720 точек. Их разбивали на участки размером 32x32 точки и выбирали те из них, на которых алгоритмы сжатия работают хуже всего. Таким образом, нейросеть обучалась прежде всего сжатию самых сложных участков.

Купить номер с этой статьей в PDF