W ostatnim roku, który dobiega końca, przekonaliśmy się, że największe marki telefonów komórkowych coraz bardziej koncentrują się na sektorze fotograficznym urządzeń: nie tylko mówiono o najlepsza kamera zamontowana na najlepszym urządzeniu, ale algorytmów używanych przez sztuczną inteligencję nawet na najbardziej "przestarzałych" urządzeniach. Xiaomi na przykład, jak informowaliśmy Thu, skupił się na przejęciu (w części) Meitu że ma do swojej dyspozycji wiele algorytmów urody i patentów na obrazowanie; to, w połączeniu z super konkurencyjną ceną Xiaomi, z pewnością doprowadzi do ulepszenia oprogramowaniasztuczna inteligencja poświęcona branży fotograficznej, Ale dzisiejsza wiadomość to kolejna: po równoległym badaniu "DeepExposure: Dowiedz się, jak eksponować zdjęcia poprzez antagonistyczne uczenie się w wzmocniony asynchroniczny sposób" z Peking University, Z Południowochińska normalna uczelnia i Technicy Xiaomi osiągnęliśmy niesamowity rezultat. Dzięki DeepExposure, Xiaomi poprawia ekspozycję zdjęć poprzez sztuczną inteligencję, bez problemów z niedoświetleniem i prześwietleniem.
DeepExposure: Xiaomi poprawia ekspozycję zdjęć poprzez sztuczną inteligencję
Naukowcy z Xiaomi Lab opisać rozwiązanie dylematu ekspozycji w "wyżej wymieniony artykuł, akceptowane a Montreal 2018 NeurIPS, wydarzenie, które ma miejsce od 3 do grudnia 9 w tym roku. W tym artykule opisano System AI zdolny do segmentacji obrazu w bardziej "podobrazach", z których każdy związany jest z określoną ekspozycją. Połączenie tych pod obrazami o różnych ekspozycjach (od dołu do nadmiernej ekspozycji) prowadzi do zdjęcia, które jest bardzo zbliżone do obrazu postrzeganego przez ludzkie oko, Naukowcy powiedzieli:
"Dokładna ekspozycja jest kluczem do robienia wysokiej jakości zdjęć w fotografii obliczeniowej, szczególnie w przypadku telefonów komórkowych, które są ograniczone wielkością modułów kamery. Zainspirowani maskami luminescencyjnymi zwykle stosowanymi przez profesjonalnych fotografów, w tym artykule opracowujemy nowy algorytm do uczenia się ekspozycji z antagonistycznym uczeniem głębokiego wzmacniania ".
Technika, która umożliwia wykonywanie kilku instrukcji równolegle w celu poprawy wydajnościIA, Nazywany DeepExposure , zaczyna się segmentacja obrazu, Poniżej znajduje się faza, w której dane wejściowe niskiej rozdzielczości, podobrazi i fuzja obrazu są łączone i przetwarzane. Następnie algorytm przechodzi do jednego faza końcowa w którym ocenia się ogólną jakość. Wreszcie, subpiksele są pomieszane z końcowym zdjęciem. DeepExposurePracując w ten sposób udało jej się przywrócić większość szczegółów i stylów w oryginalnych obrazach, poprawiając jednocześnie jasność i kolory.
Aby wdrożyć ten eksperyment, Xiaomi używał ram TensorFlow open source opracowane przez Google, seria GPU Nvidia P40 Tesla i zestaw obrazów MIT-Adobe FiveK, Innowacyjna metoda DeepExposure służy jako pomost między metodami głębokiego uczenia się a tradycyjnymi metodami filtrowania: metody Głębokie uczenie się służy do poznania parametrów filtra, co sprawia, że filtrowanie tradycyjnych metod jest bardziej precyzyjne. Tradycyjne metody skracają czas treningu metody głębokiego uczenia się, ponieważ filtrowanie pikseli jest znacznie szybsze niż w przypadku nowych technologii.
W przypadku Xiaomi, po nabyciu algorytmów i filtrów piękności Meitu, spodziewane są iskry w sektorze fotograficznym. Czy dojdziemy do epoki, w której lustrzanki i lustrzanki nie będą już potrzebne? Co myślisz? Napisz do nas w komentarzach
