{"id":441,"date":"2023-02-26T15:36:16","date_gmt":"2023-02-26T18:36:16","guid":{"rendered":"http:\/\/181.215.144.194\/blog\/projeto-de-rede-neural-transforma-fotos-de-celular-em-profissionais\/"},"modified":"2017-10-30T15:46:49","modified_gmt":"2017-10-30T17:46:49","slug":"projeto-de-rede-neural-transforma-fotos-de-celular-em-profissionais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wiy.com.br\/noticias\/projeto-de-rede-neural-transforma-fotos-de-celular-em-profissionais\/","title":{"rendered":"Projeto de rede neural transforma fotos de celular em \u201cprofissionais\u201d"},"content":{"rendered":"


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As novas c\u00e2meras dos\u00a0Pixel 2<\/a> prometem imagens com qualidade compar\u00e1vel \u00e0s c\u00e2meras profissionais<\/a> (ou \u201cdigital single-lens reflex camera\u201d \u2014 DSLR) e ao inv\u00e9s de duplicar a quantidade e investir mais em hardware, como a concorrente Apple<\/a>, a\u00a0Google<\/a> preferiu otimizar seus softwares com a ajuda da intelig\u00eancia artificial. O projeto WESPE<\/a> (Weakly Supervised Photo Enhancer for Digital Cameras) trilha caminho semelhante e pode at\u00e9 figurar futuramente embutido em smartphones.<\/p>\n

Os pesquisadores come\u00e7aram a treinar um sistema usando pares de fotos das mesmas cenas feitas com dois dispositivos, um smartphone e uma DSLR. Como a tarefa s\u00f3 servia para um tipo de aparelho, ent\u00e3o eles foram adicionando as marcas e modelos mais populares. Depois de compreender melhor os elementos que precisam ser melhorados, a rede neural agora pode receber fotos at\u00e9 mesmo pela web e realizar o tratamento na nuvem.<\/p>\n

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\u201cEm contraste com abordagens anteriores que exigiam intensa supervis\u00e3o, na forma de pares de imagens, esse m\u00e9todo \u00e9 livre dessa limita\u00e7\u00e3o. Ou seja, ele foi treinado para mapear fotos de baixa qualidade no dom\u00ednio de fotografias de alta qualidade sem a necessidade de correspond\u00eancia\u201d, destacam os autores<\/a>.<\/p>\n

Resultados devem melhorar com o tempo<\/h2>\n

A compara\u00e7\u00e3o mostra que h\u00e1 mais avan\u00e7os com rela\u00e7\u00e3o aos n\u00edveis de cinza, brilho e contraste, ainda assim n\u00e3o h\u00e1 muitos avan\u00e7os com rela\u00e7\u00e3o \u00e0s cores ou na qualidade das texturas. Por enquanto, o WESPE tem sido mais eficiente nas fotos batidas com aparelhos mais antigos, que t\u00eam grande limita\u00e7\u00e3o em ambientes com pouca luz.<\/p>\n

Contudo a m\u00e1quina de aprendizado continua reunindo mais dados e fazendo mais experi\u00eancias para chegar ao ponto \u201ccorrigir\u201d cenas captadas em um dia nublado e chuvoso \u2014 a ponto de fazer com que pare\u00e7am ter sido tiradas em um paisagem naturalmente ensolarada. Obviamente que essa ser\u00e1 tamb\u00e9m uma op\u00e7\u00e3o parecida com filtro, j\u00e1 que essa a\u00e7\u00e3o \u00e9 como alterar o conte\u00fado original.<\/p>\n

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Os melhores resultados ainda est\u00e3o dispon\u00edveis em hardware e softwares dos aparelhos top de linha, mas o projeto pode ser uma boa alternativa para dispositivos intermedi\u00e1rios.<\/p>\n

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