谷歌人工智能苦学图片压缩技巧未来手机拆几多

  但这个概念一旦被纳入现实使用,我们可以或许想象的将来就是,无论手机里拆了几多照片,它们所占的空间大小都将不再是问题。

  据谷歌团队发布的一篇论文描述,谷歌研究人员操纵600万张互联网上随机挑选的照片,向人工智能系统展现图片的尺度压缩过程,以锻炼人工智能系统,神经收集若何压缩并保留数据。

  8月23日,美国旧事网坐Quartz报道称,谷歌正正在研发一项新手艺,操纵现代人工智能的根本材料——人的神经收集,对图片进行压缩,正在确保图片质量的根本上,大大缩小图片文件的体积,其结果将优于JPEG。

  不外,谷歌团队也坦言,这并不料味着这项人工智能手艺曾经成熟到能够被使用到包罗“谷歌照片”正在内的产物中。被压缩后的图片有时用看起来并不完满,目前也还没有尺度化的方式去进行测试。

  前述论文还显示,神经收集正在尺度测试过程中,表示优于尺度的JPEG压缩。由于人工智能系统会预测图片压缩后样子,然后生成这一图像。这一系统取现行的压缩体例最大的分歧之处正在于,神经系统可以或许决定压缩一张图片分歧部门的最佳方案,以及这些部门如何拼到一路比力合理,而不是把整张图片看做一个全体来压缩。

  对于消费者来说,图片体积被压缩意味着能够更多手机、平板和电脑等设备上的存储空间。但这对于谷歌这种供给无限量收集存储空间的科技公司来讲,照片若是被压缩,节流的就是办事器负载和用电量,传输速度也能获得提高。

  谷歌正在这方面的研究本年早些时候就通过论文形式颁发,但之前的研究不克不及证明该方式对小于6464像素的图片无效。而新的人工智能则不受图片大小的。

  这项手艺的根本道理是:AI(人工智能)通过看大量图片的压缩模式来进修若何进行压缩工做。当其完成进修过程起头工做时,看到一张图片,就会像人脑神经一样呈现出图片压缩后的形态,随即生成该图片的压缩版。压缩过程中,图片被AI分成碎片化的小块来分离选择最佳压缩方案,而不是一张完整的图片按照固定的程式同一,因而AI压缩所得的图片可以或许质量的最优化和体积的最小化。

  研究人员将600万张随机拔取的压缩照片分化成3232像素的小块,然后挑选出此中压缩效率最低的100个小块让系统去进修。谷歌的设法是:通过难度大的小块进行锻炼,图像其他部门的压缩将会变得更容易。

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