Трое специалистов из американской компании Nvidia рассказали о разработанном ими алгоритме, позволяющем превращать изображения солнечной улицы в картину дождливого дня, снегопада или глубокой ночи. Его планируется применять для тренировки систем управления беспилотных автомобилей.
Разработку представили на конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), которая проходит с 4 по 9 декабря в Лос-Анджелесе.
Работа алгоритма основана на использовании генеративной состязательной сети (generative adversarial network, GAN) — виде нейросетей, который хорошо зарекомендовал себя в решении задач на производство графических данных. В отличие от многих других подобных использований GAN (например, для создания жутких пейзажей) эта требует намного меньше вмешательства человека. Помимо прочего, это отменяет необходимость находить изображения, например, дня и ночи, снятые с одной точки, чтобы нейросеть могла проанализировать отличия.
«Есть много способов применения [нейросети]. Например, в Калифорнии редко идет дождь, но мы хотели бы, чтобы наши беспилотные авто хорошо работали под дождем. Мы можем использовать наш метод, чтобы превратить солнечную Калифорнию в дождливую и тренировать беспилотные автомобили», — пояснил один из авторов работы, Мин-Юй Лю.
источник
Разработку представили на конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), которая проходит с 4 по 9 декабря в Лос-Анджелесе.
Работа алгоритма основана на использовании генеративной состязательной сети (generative adversarial network, GAN) — виде нейросетей, который хорошо зарекомендовал себя в решении задач на производство графических данных. В отличие от многих других подобных использований GAN (например, для создания жутких пейзажей) эта требует намного меньше вмешательства человека. Помимо прочего, это отменяет необходимость находить изображения, например, дня и ночи, снятые с одной точки, чтобы нейросеть могла проанализировать отличия.
«Есть много способов применения [нейросети]. Например, в Калифорнии редко идет дождь, но мы хотели бы, чтобы наши беспилотные авто хорошо работали под дождем. Мы можем использовать наш метод, чтобы превратить солнечную Калифорнию в дождливую и тренировать беспилотные автомобили», — пояснил один из авторов работы, Мин-Юй Лю.
источник
