使用深度学习AI，UC Irvine的研究人员（Go Atteaters！）显示了全彩色夜视的概念验证。他们的AI能够使用仅使用红外光和CO拍摄的三张图像
使用深度学习AI，UC Irvine的研究人员（Go Atteaters！）显示了全彩色夜视的概念验证。
他们的AI能够仅使用红外光拍摄三张图像，并将它们与场景的真实颜色（有趣的工程报道）相似。
UCI的工程师，外科医生和视觉研究员Andrew Browne告诉IEEE Spectrum，“您可以想象这是有军事应用，或者只是在晚上看到的娱乐应用。”
“您还可以想象，这种发现在化学处理中的发现，人们需要在对可见光敏感的地方或在医疗或研究情况下工作的地方工作，在这些情况下，人们必须使用光敏的视网膜组织。”
使用深度学习AI，研究人员为全彩色夜视创造了概念验证。
景点看不见：所以，您显然看不到黑暗，对吗？
但这并不总是由于完全缺乏光线。人眼只能看到从红色到紫罗兰色的光谱狭窄带。在该范围之外的波长对我们来说是看不见的。
带有灯爆炸红外光线的密封房间仍然看起来像是黑色的。
这是红外夜视的来源。
虽然我们的眼睛看不到明显的光谱，但技术可以。一些夜视系统在红外光中看到，并将其变成可见光，通常是一种颜色。
每日野兽解释说，这种颜色通常会成为一部病态的，动作电影绿色的绿色，因为那是我们的眼睛最敏感的波长。如果您想要不是绿色的夜视，那么有超敏感的相机可以收集和放大视觉光而不是红外，但是在科学实验中使用可见光会损害脆弱的组织和标本。当我坐着思考时，“有没有办法在黑暗中做所有事情？”布朗告诉Spectrum。
欧文（Irvine）的研究人员转向培训一种深入学习算法。
对于他们的概念验证研究，该研究发表在《 PLOS One》杂志上，首先使用单色光源拍摄了一堆调色板和面孔的照片，既有各种可见的灯光，又有各种可见的灯光和有趣的工程报告。
AI查看了所有这些标记的图像，并学会了预测夜视摄像机的红外图像将如何全彩。
据Spectrum报道，为了测试它，AI显示了20个面孔，只有几乎可见的红外光线点亮，它成功地以真实的，可见的颜色复制了。
正在进行的工作：即使在这种非常狭窄的情况下，结果也不是完美的 – 重要的是，AI的预测仅限于所教的。
布朗告诉《每日野兽》：“有一些可变性，因为您可以将它们并排放置，并在这里和那里看到一些差异。” “ [但是它们基本上是无法区分的，就像您甚至不知道您正在研究预测的图像一样。”
尽管远离战场为战场做好准备，但该技术最终可能会超出明显的军事申请。
Spectrum报道说，尽管该技术尚未准备好战场，但最终将有超出明显军事的申请。在医学或研究情况下，必须与光敏性视网膜组织一起工作。”
本文最初由我们的姊妹网站Freethink发表。
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