Ученые МГУ подготовили новый набор данных для обучения ИИ, повышающего качество видео
Ученые Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова собрали новый датасет из 5200 роликов для обучения систем искусственного интеллекта, повышающих качество потоковых видео. Технологии Super-Resolution, основанные на искусственных нейросетях, способны убирать шумы в видео и дорисовывать мелкие детали, однако нередко ошибаются. На основе нового набора данных ученые обучают ИИ корректно воспринимать объекты на экране и повышают качество работы систем Super-Resolution.
Алгоритмы Super-Resolution, основанные на ИИ, повышающие разрешение изображений и видео, сегодня установлены в смартфонах, в современных телевизорах, кроме того, они работают на стриминговых и видеоплатформах и в онлайн-кинотеатрах. В отдельных ситуациях системы Super-Resolution могут дорисовывать неправильные текстуры объектам, например, добавить перья, приняв самолет за птицу.
Для решения этой проблемы специалисты МГУ собрали датасет, в который вошли более 5 тыс. видеороликов разных жанров и разного качества, размещенных в открытом доступе. Этот набор данных позволяет проверять методы повышения качества не на искусственно подготовленных примерах, а на материалах, максимально приближенных к тому, что смотрят пользователи на видеоплатформах, и обучить ИИ лучше работать с текстурами.