Аспирант из Стэнфорда научил нейросеть отличать хорошие селфи от плохих

karpathy.github.io

Аспирант Стэнфордского университета по имени Андрей Карпейти, работавший с Google Research и DeepMind, научил нейронную сети отличать удачные селфи от неудачных и оценивать автопортреты по процентной шкале.

Как пишет TJ, нейронная сеть была обучена распознавать изображения как "хорошие" и "плохие" на примере двух миллионов селфи, скачанных из интернета. При формировании оценки программа опиралась на количество лайков, полученных фотографией в соцсетях, но при этом учитывалось и общее число подписчиков пользователя.

После первой стадии обучения Карпейти предложил программе проанализировать 50 тысяч других изображений и оценить их уровень. В результате выяснилось, что лучшие шансы собрать много лайков имеют селфи, сделанные женщинами. При этом самыми выигрышными оказались фото девушек с длинными волосами, со слегка наклоненной головой и "отрезанным" рамкой кадра лбом. Кроме того, нейросеть высоко оценила фотографии с фильтрами, с более насыщенными цветами и выраженными границами объектов.

В составленном программой рейтинге 100 наиболее хороших селфи не оказалось ни одного мужского. Ручной отбор мужских селфи по убыванию рейтинга показал, что на хороших автопортретах мужчин в кадр должна попасть не только голова целиком, но и плечи.

Что касается неудачных селфи, то сеть неизменно низко оценивала фотографии, сделанные в условиях низкого освещения. Кроме того, к плохим были отнесены снимки, на которых голова пользователя выглядит чересчур большой. Наконец, программа сочла малоперспективными групповые селфи, за исключением ставшего знаменитым "оскаровского" селфи Эллен Дедженерес.

По окончании исследования Карпейти запустил в Twitter бота, с помощью которого пользователи могут оценить собственное селфи. Для этого необходимо опубликовать в своем микроблоге автопортрет и упомянуть в сообщении ник пользователя @deepselfie.

facebook
LJ

ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ