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这些老照片如何用算法修复?

嗨!各位,我是一位来自Mail.ru Group谋略机视觉团队的研发工程师,在这篇文章傍边,我将讲述我们若作甚老军人的照片创造一个基于AI技巧的照片修复项目。什么是照片修复呢?它由以下三个步骤组成:

我们找到所有的照片缺陷:折痕,磨损,破洞我们基于所发明的照片缺陷周围的像素值来进行图像修复我们为图像上色接下来,我将阐释照片修复的每一个步骤,并且奉告你我们若何得到数据,用哪种收集练习,取得了哪些成绩,以及犯了什么差错。

探求缺陷

我们必要在一张已经上传的照片傍边找到所有与缺陷相关的像素值。首先,我们必要弄清楚人们会上传什么样的照片。我们与immortal regiment项目的开创人交流过,一个存储二战遗留照片的非商业组织,他们分享数据给我们。在此根基长进行阐发,我们意识到人们上传的大年夜部分小我或集体肖像存在中等到大年夜量的缺陷。

接着我们必须网络一个练习集,这个练习集必要对图像进行瓜分,获得一张图片,和一张把所出缺陷都标注出来的黑底白纹蒙版。做这一步最简单的措施是让评估员创立瓜分蒙版。当然,一样平常人异常清楚如何找到缺陷,但那会消费太长光阴。

标记一张照片中缺陷处的像素将会花费一个小时或一全部事情日,是以,在几周内网络一个跨越100张图片的练习集是不简单的。这便是为什么我们考试测验加强我们的数据,并创造我们自己的缺陷:拍一张照片,用图片上的随机纹理增添缺陷,终极获得一张显示出缺陷的图像部分的蒙版。在没有增强的环境下,我们已经得到了含有68张手动标记照片的练习集和和11张照片的验证集。

最盛行的瓜分措施是:应用unet和预练习编码器,将BCE(binary cross-entropy)与DICE(Srensen–Dice coefficient)的和最小化。

在我们为了项目义务应用这个瓜分措施时,什么样的问题会呈现呢?

虽然照片看起来像有许多的缺陷,异常老旧而残破,出缺陷的部分仍旧远远小于没有受到损伤的部分。为了办理这个问题,我们可以增添BCE中的积极类内权重,最优权重应是清晰像素与缺陷像素的比率。

第二个问题是假如我们用可以立即上手应用的预练习编码器和UNET,将会丧掉许多位置数据。第1层假如由一个核为5、步长为2的卷积组成,收集运行得更快。我们就义收集运行的光阴来换取更好的缺陷定位。我们在第1层之后移除最大年夜的pooling层,将卷积步长减至1,卷积核减至3。

假如我们经由过程压缩处置惩罚小图片,比如说到256或512像素,小瑕疵会由于内插而消掉。然而,我们还必要处置惩罚大年夜图像。在实际利用中我们一样平常把1024像素的照片瑕疵瓜分。这便是为什么我们必须将收集练习成为适于处置惩罚大年夜图像。但这会引起在单个GPU上处置惩罚规格小批量的问题。

在练习中,我们我们可以在一个GPU上匹配20张阁下的图片。是以我们终极会在BatchNorm层获得不准确的匀称值和标准误差值。我们可以经由过程 In-place BatchNorm来办理这个问题。一方面节省内存空间,另一方面拥有一个 Synchronized BatchNorm版本,可以同步所有GPU上的数据。这样我们谋略匀称值和标准误差值就不是参照一个GPU上的20张图片,而是4个GPU上的80张图片,这改良了收集集成。

着末,基于增添bce的权重,改变体系布局和应用In-place BatchNorm,我们将瓜分做得更好,但为了做得更好而应用Test Time Augmentation并不会花费许多。我们可以在一张输入的图片上运行收集,获取镜像,再从新运行收集去找到所有的小缺陷。

用了四个GeForce 1080Ti显卡,花费了18个小时,相对光阴较长,但这便是千锤百炼的价值。

图像修复

我们应用了在图像瓜分领域很火的Unet收集。为了做图像修复,我们必要上传原始图像和一个掩模(应用1标记了所有干净区域的像素,应用0标记了必要好修复的像素)。数据是这样被汇集的:在一些开源的图像数据集上(例如:OpenImagesV4)加入了一些在生活中会呈现的照片瑕疵,然后我们练习收集去从新修复有瑕疵的这部分。

我们是若何应用在图像修复中应用Unet的呢?

我们应用了部分卷积替代了原始的那一版。当我们应用一些核去卷积一个区域时,我们没有把毁坏的像素算在内。这使得图像修复更周详。从英伟达的论文来举个例子,他们应用了Unet结合默认的2维卷积的修复结果在中心这幅图,应用部分卷积的修复结果在右边这幅图。

我们花了5天来练习这个收集。在着末一天我们竣事了BatchNorms 来使得受损部分的边缘更不易被望见。

这个收集处置惩罚一副512*512的图像必要花费50ms,验证集上的PSNR(“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写,即峰值信噪比)即是26.4。然而在这种义务中,你不能完全依附这个指标。为了选择最好的模型,我们在一些验证图片上运行几个好的模型,将结果暗藏,然后投票选出我们最爱好的模型修复过的图片,这是我们若何选择终极模型的措施。

我之条件到过我们人工在干净的图片上加了一些缺陷。以是在练习时必要不停跟踪添加的缺陷的最大年夜面积。以防当你"喂"给收集一张它从没有在练习中处置惩罚过的,有很大年夜缺陷的图片。收集可能会掉控并且孕育发生弗成用的结果。是以,假如你想修复有大年夜缺陷的图片,增大年夜你练习集里的缺陷。

这是一个关于我们的算法效果的例子:

着色

我们已经将图片出缺陷的部分瓜分了出来并且修复了他们;第三步——颜色回覆再起。就像我之前说的,Immortal Regiment项目有很多小我或集体的相片。我们盼望收集可以在修复这些照片上起到很好的感化。由于现有的办事不能有效且快的着色,以是我们抉择提出我们自己的着色规划。我们盼望我们的被着色的图片更可托。

github有个很盛行的相片着色repo。它有着很好的效公然则照样有很多问题。例如,它有可能会将衣服涂成蓝色,这也是我们没有应用他的缘故原由。

以是,我们抉择在图像着色方面提出一个算法。此中最简单的规划是:猜测一张诟谇照片的R,G,B三个通道的值。然则,我们可以使事情更简单:应用YCbCr色彩表达式来调换RGB色彩表达式。Y通道表示亮度。一张上传的诟谇照片只在Y通道里稀有值,我们会复用这个数值。而只必要猜测Cb和Cr通道的值。Cb是蓝色与亮度的差值,Cr是血色与亮度的差值。

为什么要选择YCbCr色彩表达式?由于人眼对明暗变更的敏感程度会比对色彩变更的敏感程度更高。这是我们选择复用了人眼更敏感的Y通道(亮度)及猜测我们可能掉足的Cb和Cr通道值的缘故原由,由于我们不会很留意颜色差错。这个详细的特点广泛用于彩色电视孕育发生的初期,那时通道传输能力还不够以传输所有颜色。图片是依据YCbCr色彩表达式来传输的,Y通道数值没有改变,Cb和Cr的数值均减半。

若何新建一个基准模型

我们将现有的CbCr值输入进带有预练习好编码器的Unet收集,然后最小化L1丧掉函数来猜测合理的CbCr值。我们盼望为照片上色,是以除了OpenImages数据集的相片之外,我们必要更多义务特定的相片。

我们去哪里获得穿戴军装的人的彩色照呢?在网上会有些人由于兴趣或者金钱为老照片上色。他们做的很仔细很准确。他们是根据档案材料来为制服,肩牌和勋章上色,以是他们的成果很值得信赖。着末,我们应用了200幅手工上色的身着军装的人的照片。

另一个有用的数据源是The Workers’ and Peasants’ Red Army 网站。它的创办者之一险些拍了所有自己身着二战时期军装的照片。

在某些照片中,他仿照了闻名照片人物的姿势。他的照片都是白色背景,这可以让我们在背景上添加不合的自然风景来扩充数据。我们也应用了一些寻常的相片,并在上面添加了肩章和其他战斗相关的元素。

我们练习了 AlbuNet-50——这是一个应用了预练习好的ResNet-50 作为编码器的Unet。在猜测时,这个收集给出了一些合理的结果:皮肤是粉色的,眼睛——灰绿色,肩章——微黄色。然而,会有一些区域没有被着色。这是由于跟去猜测一些其余颜色比拟,不做任何变更会使L1偏差有更优的结果。

我们正在对照我们的结果与原始真实照片-由Klimbim手工着色

我们该若何办理这个问题呢?我们必要一个判别:一个输入图像,并判断图像是否是真实的图像的神经收集。下面的此中一张图片是手工着色的,另一张是由我们的天生器AlbuNet-50绘制的。人类若何区分别动和自动着色的照片呢?经由过程察看细节。你能奉告我们的哪个照片是基准办理规划获得的吗?

回答:左边的图片是手动上色的,右边是自动上色的。

我们应用了基于自留意机制的GAN的论文中的判别器。这是一个很小的卷积收集,在最上面的几层是被称为自留意力的层。它使我们的收集“加倍关注”图像细节。我们也应用谱归一化。你可以在上面的论文中找到更多的细节。我们使用L1丧掉项和判别器丧掉项的组合练习了收集。现在获得的收集在图像的细节上着色更好,背景看起来更同等。再举一个例子:左边是只练习L1丧掉项的收集获得的结果;右边是结合L1丧掉项的结果。

在四个GeForce 1080Ti上,练习历程花费了两天光阴。处置惩罚一张512x512的图片必要30毫秒。验证集的最小均方偏差(MSE)为34.4。就像图像修复一样,基于我们并不想选择的评价准则。这便是为什么我们选择了6个具有最佳验证指标的模型,并直接为最佳模型投票。

当我们已经创建了一个临盆系统,并推出了一个网站,我们继承验证,得到结果,我们最好只管即便削减每个像素L1丧掉,而不是削减感知丧掉。为了谋略它,我们将收集的猜测和一张ground-truthl照片供给给VGG-16收集,获取底层的特性map,并使用最小均方偏差进行对照。这种措施修复了更多的区域,并给出了更有色调的结果。

简要回首

Unet是一个异常棒的模型。在第一个瓜分义务中,我们在练习历程中碰到了一个问题,便是处置惩罚高分辨率的图像,这便是为什么我们应用In-Place 批归一化。在我们的第二个义务(图像修复)中,我们应用了部分卷积而不是标准卷积,这让我们获得了更好的结果。在进行着色时,我们增添了一个简单的判别器收集,它可以对天生不真实图像的天生器进行处分。我们还应用了感知丧掉。

第二个结论——评估职员是必弗成少的。不仅在创建瓜分掩码阶段,而且在终极的结果验证阶段。着末,我们给用户供给了三张照片:一幅带出缺陷的原始照片,一幅带出缺陷的彩色照片,以及一幅简单的彩色照片,以防缺陷搜索和图像修复算法掉足。

我们从War Album project 中得到了一些照片,并在这些神经收集长进行了处置惩罚。以下是我们获得的结果:

此外,你还可以更具体地查看原始图像和所有的处置惩罚历程,详情造访:https://cloud.mail.ru/public/45sW/3tdE9yJrT

via https://medium.com/@fedor.kitashov/ai-based-photo-restoration-6e41469ce0d7

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