Gli specialisti americani di Google Research sono autori di una tecnologia che permette alle reti neurali di “completare” la parte mancante dell’immagine. E stiamo parlando di pezzi mancanti di dimensioni piuttosto grandi.
Gli algoritmi attualmente esistenti permettono già di ricostruire le immagini con elementi mancanti. Tuttavia, stiamo parlando solo di piccolissime perdite. La rete neurale può anche aggiungere oggetti che non esistevano nella versione originale. Le nuove capacità della rete riguardano il restauro di oggetti di grandi dimensioni, le cui immagini rimangono realistiche e il più possibile simili all’originale.
L’algoritmo del sistema prevede due fasi principali. Nella prima fase, la rete recupera il frammento di immagine mancante; nella seconda fase, confronta il risultato ottenuto con l’originale dei campioni inviati. È questo processo in due fasi che consente la ricostruzione più realistica dell’immagine.
Durante l’addestramento, al sistema è stato chiesto di recuperare parti di un’immagine dal 25 al 75% dell’immagine totale. Consente all’algoritmo di ottenere un effetto maggiore nell’addestramento. Per il campione sono state utilizzate circa 2 milioni di immagini e foto del database di Places365-Challenge.
Anche le foto gravemente deteriorate possono ora essere restaurate! Ma come funziona questo processo di restauro? Che tipo di tecnologie vengono utilizzate? E chi sono gli esperti che si occupano di questo tipo di lavoro? Vorrei saperne di più riguardo a questa rivoluzionaria tecnica per recuperare i ricordi visivi del passato.