În ultimul an care se apropie de sfârșit, am văzut cum cele mai mari mărci de telefoane mobile s-au concentrat din ce în ce mai mult pe sectorul fotografic al dispozitivelor: nu s-a vorbit doar despre o cea mai bună cameră montată pe cel mai bun dispozitiv, dar de algoritmi care urmează să fie utilizați prin inteligență artificială pe dispozitive și mai „datate”. Xiaomi de exemplu, așa cum am raportat qui, sa concentrat asupra achiziției (parțial) a Meitu că are la dispoziție numeroși algoritmi de frumusețe și brevete de imagine; acest lucru, combinat cu prețurile super competitive ale Xiaomi va aduce cu siguranță o îmbunătățire software ainteligența artificială dedicată sectorului fotografic. Dar știrile de astăzi sunt o altă: urmărirea unui studiu încrucișatDeepExposure: Învățarea expunerii fotografiilor prin învățare antagonică într-un mod asincron consolidatMatei 22:21 de Universitatea Peking, Din South China Normal University și Tehnicieni Xiaomi am ajuns la un rezultat uimitor. Cu DeepExposure, Xiaomi îmbunătățește expunerea fotografiilor prin AI, fără a avea probleme de sub și supraexpunere.
DeepExposure: Xiaomi îmbunătățește expunerea la fotografii prin AI
Cercetătorii din cadrul Laboratorul Xiaomi descrie o soluție la dilema de expunere în "articolul menționat anterior, a acceptat a NeurIPS 2018 la Montreal, un eveniment desfășurat în perioada 3-9 decembrie anul acesta. Acest articol descrie a Sistem AI capabil să segmenteze imaginea în mai multe „subimagini”, fiecare asociată cu o anumită expunere. Fuziunea acestor subimagini cu expuneri diferite (de jos până la supra-expus) duce la o fotografie care se apropie foarte mult de imaginea percepută de ochiul uman. Cercetatorii au spus:
„Expunerea exactă este cheia pentru a realiza fotografii de înaltă calitate în fotografia de calcul, în special pentru telefoanele mobile care sunt limitate de dimensiunea modulelor camerei.. Inspirați de măștile de luminozitate aplicate de obicei de fotografii profesioniști, în acest articol dezvoltăm un nou algoritm pentru învățarea expunerilor cu învățare antagonică a întăririi profunde ".
Tehnica care vă permite să executați mai multe instrucțiuni în paralel pentru a îmbunătăți performanțaIA, Poreclit DeepExposure , pornește segmentarea imaginii. Urmează o fază în care intrarea cu rezoluție mică, subimaginile și îmbinarea imaginilor sunt concatenate și procesate. După aceasta, algoritmul trece la unul finalizare în care se evaluează calitatea generală. În cele din urmă, sub-imaginile sunt amestecate până la fotografia finală. DeepExposureLucrând în acest fel, a reușit să restabilească cnsistentemente cele mai multe dintre detaliile și stiluri din imaginile originale, îmbunătățind în același timp luminozitatea și culoarea.
Pentru a implementa acest experiment, Xiaomi a folosit cadrul TensorFlow open source dezvoltat de Google, o serie de GPU Nvidia P40 Tesla și un set de imagini MIT-Adobe FiveK. Metoda inovatoare a DeepExposure servește ca o punte între metodele de învățare profundă și metodele tradiționale de filtrare: metodele învățarea profundă este folosită pentru a învăța parametrii de filtrare, ceea ce face ca filtrarea metodelor tradiționale să fie mai precisă. Metodele tradiționale reduc timpul de antrenament metode profunde de învățare, deoarece filtrarea pixelilor este mult mai rapidă decât cea a noilor tehnologii.
Pentru Xiaomi, după achiziționarea algoritmilor Meitu și a filtrelor de frumusețe, sunt așteptate scântei în sectorul fotografic. Vom ajunge la o eră în care camerele fără oglindă și camerele reflexe nu vor mai fi necesare? Ce crezi despre asta? Scrie-ne-o în comentarii
