Um fotógrafo profissional gasta muitas horas processando imagens para fazer mudanças estéticas únicas.

A Meero projeta algoritmos que aprendem esses processos criativos para fornecer uma solução rápida, global e escalonável.

Aplique inteligência artificial
à fotografia profissional

Para entregar dezenas de milhares de fotografias por dia, Meero precisava desenvolver rapidamente um processo de edição e aprimoramento de imagens totalmente automatizado. Com base nos mais recentes avanços na pesquisa de aprendizado automatizado, tornou-se possível automatizar o retoque manual, aproveitando as técnicas de ponta.

O problema mais difícil foi desenvolver um algoritmo que produza as mesmas transformações globais e locais. A experiência da Meero no campo, aliada a um banco de dados exclusivo de 25 milhões de imagens, forneceu uma base sólida para trabalhar nesses modelos de aprendizado automatizado.

AI
Learning

Saiba como melhorar as imagens

Meero usa técnicas de aprendizagem profunda usando uma rede neural convolucional dupla. Isso envolve a extração de características de imagem globais e locais em uma base de análise em várias escalas. O objetivo é aprender completamente os diferentes estágios de melhoria realizados pelos profissionais de imagem em nosso algoritmo e torná-lo robusto para variações de iluminação (como balanço de branco ou tons), semântica e capturar defeitos (por exemplo, ruído ou desfoque de movimento).


Extrair dados das fotografias

Além do aspecto estético de uma foto, a inteligência artificial de Meero também é capaz de transformar as características visuais de uma imagem em informações quantitativas e valiosas, sempre utilizando técnicas de aprendizagem profunda. O banco de dados do Meero contém anotações semânticas, que são usadas além de melhorias estéticas. Ao acoplar imagens com metadados descrevendo regiões de interesse e classes de objetos, torna-se possível prever para cada nova imagem se um determinado objeto está presente no segundo, em uma fração de segundo.

Extract

Um algoritmo avançado inspirado pelo funcionamento do cérebro humano

Como um algoritmo pode exibir performances semelhantes às de um fotógrafo profissional em uma tarefa tão complexa e subjetiva? A resposta está no princípio da aprendizagem por gradiente descendente. Usando uma rede neural profunda que imita a função cerebral, Meero é capaz de usar inteligentemente o erro retornado pelo cérebro antes mesmo de iniciar sua fase de aprendizado. O cálculo do seu gradiente é feito através de métodos de otimização convexa. Então, o Meero usa o teorema da derivação de funções compostas para corrigir esse erro. Partindo do final em direção ao início da rede neural convolucional e repetindo essa operação milhões de vezes graças ao banco de dados Meero, o algoritmo de aprendizado profundo proprietário exibe desempenhos tão bons quanto os de um fotógrafo profissional na edição de imagens.

Rede de neurônios convolucionais


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