谷歌正在使用机器学习来减少高分辨率图像所需的数据
去年11月，谷歌推出了一种名为RAISR的原型技术，该技术利用机器学习使低分辨率图像看起来更为详细。现在，该公司已经开始将RAISR与其在线服务进行整合，利用这项技术在Google+上提升大型图像的比例，并在此过程中保存用户的数据。
到目前为止，RAISR仅用于调整“Android设备子集”**问的高分辨率Google+图像。当用户请求图像时，Google+检索的版本实际上是其大小的四分之一，使用RAISR的算法“恢复设备上的细节”，这样做可以将每张图像的数据成本降低高达75%，Google说。目前，这项技术每周应用于超过10亿张图像，该公司表示，这样做减少了“用户的总带宽约三分之一”
这种机器学习技术的工作原理与大多数上采样方法类似——在低分辨率图像中**新像素以弥补丢失的细节。但是，虽然传统的上采样使用固定的规则来计算哪些新像素要用在哪里，RAISR会根据每幅图像调整其方法。它还特别注意“边缘特征”（图像中看起来像物体边缘的部分），使生成的较大图像看起来不那么模糊。
谷歌并不是唯一一家使用机器学习来提升图像质量的公司。去年6月，Twitter收购了英国AI初创公司Magic Pony，后者使用类似技术提高低质量视频的分辨率。在这两种情况下，它都非常适合这种技术。有大量的图像和视频可供算法训练，由此产生的技术以较低的数据成本形式为消费者提供了简单而切实的好处。那么人工智能也不是一无是处。
- 发表于 2021-05-09 10:47
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- 分类：互联网
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