In hierdie laaste jaar wat tot 'n einde kom, het ons gesien hoe die grootste selfoonhandelsmerke toenemend op die fotografiese sektor van die toestelle gekonsentreer het: daar was nie net sprake van 'n beter kamera op die beste toestel gemonteer, maar eerder van algoritmes wat gebruik moet word deur kunsmatige intelligensie op selfs meer "gedateerde" toestelle. Xiaomi byvoorbeeld, soos ons berig het qui, het gefokus op die verkryging (gedeeltelik) van dogter wat baie skoonheidsalgoritmes en beeldingspatente tot sy beskikking het; hierdie, gekombineer met Xiaomi se super mededingende pryse sal beslis 'n verbetering bring op die sagteware vlak van diekunsmatige intelligensie toegewy aan die fotografiese sektor. Maar vandag se nuus is anders: na 'n kruisstudie "DeepExposure: Leer om foto's bloot te stel deur asynchronies versterkte teenstandersleer" van Peking Universiteit, van die Normale Universiteit van Suid-China en gode Xiaomi-tegnici 'n verstommende resultaat is behaal. Met die DeepExposure, Xiaomi verbeter fotoblootstelling deur AI, sonder om probleme met onder- en oorbeligting te hê.
DeepExposure: Xiaomi verbeter fotoblootstelling deur AI
Die navorsers van die Xiaomi Lab 'n oplossing vir die blootstellingsdilemma te beskryf in 'bogenoemde artikel, aanvaar om NeurIPS 2018 in Montreal, 'n geleentheid wat vanjaar van 3 tot 9 Desember gehou is. Hierdie artikel beskryf a KI-stelsel wat in staat is om die beeld te segmenteer in veelvuldige "sub-beelde", elk geassosieer met 'n spesifieke blootstelling. Die samesmelting van hierdie sub-beelde met verskillende blootstellings (van onder tot oorblootgestel) lei tot 'n foto wat baie naby aan die beeld kom wat deur die menslike oog waargeneem word. Die navorsers het gesê:
“Akkurate blootstelling is die sleutel tot die neem van hoë gehalte foto’s in rekenaarfotografie, veral vir selfone wat beperk word deur die grootte van kameramodules. Geïnspireer deur die helderheidsmaskers wat gewoonlik deur professionele fotograwe toegepas word, ontwikkel ons in hierdie artikel 'n nuwe algoritme vir die aanleer van blootstelling met teenstrydige diepversterkingsleer..
Die tegniek wat toelaat dat veelvuldige instruksies in parallel uitgevoer word om die prestasie van dieIA, bynaam Diep blootstelling , skop die af beeld segmentering. Dit word gevolg deur 'n fase waar die lae-resolusie-invoer, subbeelde en beeldsamesmelting aaneengeskakel en verwerk word. Hierna skakel die algoritme oor na a afrondingsfase in watter een die algehele kwaliteit geëvalueer word. Op die ou end, die sub-beelde word gemeng totdat die finale foto bereik is. Diep blootstellingDeur op hierdie manier te werk, kon sy die meeste van die besonderhede en style in die oorspronklike beelde konsekwent herstel, terwyl sy helderheid en kleure verbeter het.
Om hierdie eksperiment uit te voer, Xiaomi die raamwerk gebruik het TensorFlow oopbron ontwikkel deur Google, 'n reeks di Nvidia P40 Tesla GPU en 'n stel beelde MIT-Adobe FiveK. Die innoverende metode van DeepExposure dien as 'n brug tussen diepleermetodes en tradisionele filtermetodes: die metodes van diep-leer word gebruik om die filter parameters te leer, wat filtering meer presies maak as tradisionele metodes. Tradisionele metodes verminder opleidingstyd van diepleermetodes omdat pixelfiltrering baie vinniger is as dié van nuwe tegnologieë.
Vir Xiaomi, na die verkryging van Meitu se skoonheidsalgoritmes en filters, word vonke in die fotografiese sektor verwag. Gaan ons 'n era bereik waar spieëllose en reflekskameras nie meer nodig is nie? Wat dink jy daarvan? Skryf dit in die kommentaar
