Аспирант научи невронните мрежи да различават добрите от лошите селфита
ПИК с нов канал в Телеграм
Последвайте ни в Google News Showcase
Аспирантът Андрей Карпейти от Станфордския университет, който работи с Google Research и DeepMind, научи невронните мрежи да различават добрите от лошите селфита и да оценяват автопортретите по процентната скала. Невронната мрежа се научи да прави това на базата на 2 млн. селфита, свалени от интернет, пише TJ.
За формирането на оценката, програмата използвала броя на лайковете, получените снимки в социалните мрежи, а също общия брой на контактите на ползвателя в мрежите. След първата фаза на обучение Карпейти предложил на програмата да анализира 50 000 други изображения и да ги оценява. Станало ясно, че по-добри шансове да получат повече лайкове имат селфитата, направени от жени.
Най-харесвани се оказали снимки на момичета с дълги коси, леко наклонена глава и „отрязано“ чело от кадъра. Освен това невронната мрежа високо оценила снимките с филтри, с по-наситени цветове и изразени граници на обектите. В рейтинга на 100-те най-добри селфита няма нито мъжки. Допълнителният ръчен подбор на тази категория показа, че ако мъжките автопортрети минават за добри, то в кадрите задължително трябва да попадне не само главата, но и раменете.
Що се отнася до неудачните селфита, то мрежата постоянно е оценявала като лоши снимките с малко светлина. Снимките, на които главата на ползвателя изглежда твърде голяма, също попаднали в тази категория. Накрая програмата оценила като нископерспективни и груповите селфита. След изследването Карпейти пусна Twitter програма, с чиято помощ ползвателите ще могат да оценяват собственото си селфи. За целта в своя микроблог те трябва да публикуват своя автопортрет и да споменат в съобщението @deepselfie.
