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DeepExposure: ज़ियामी एआई के माध्यम से फोटो एक्सपोजर में सुधार करता है

पिछले साल जो खत्म हो रहा है, हमने देखा है कि कैसे सबसे बड़े मोबाइल फोन ब्रांडों ने उपकरणों के फोटोग्राफिक क्षेत्र पर तेजी से ध्यान केंद्रित किया है: वहाँ केवल एक की बात नहीं थी सबसे अच्छा कैमरा सबसे अच्छा डिवाइस पर घुड़सवार, लेकिन एल्गोरिदम का उपयोग कृत्रिम बुद्धि के माध्यम से और भी अधिक "दिनांकित" उपकरणों पर किया जा सकता है। Xiaomi उदाहरण के लिए, जैसा कि हमने रिपोर्ट किया था कुई, के अधिग्रहण (भाग में) पर ध्यान केंद्रित किया है Meitu उसके पास अपने निपटान में बहुत सारे सौंदर्य एल्गोरिदम और इमेजिंग पेटेंट हैं; यह, Xiaomi की सुपर प्रतिस्पर्धी कीमतों के साथ मिलकर निश्चित रूप से एक सॉफ्टवेयर सुधार लाएगाफोटोग्राफिक क्षेत्र को समर्पित कृत्रिम बुद्धि। लेकिन आज की खबर एक और है: एक अध्ययन के बाद "डीप एक्सपोजर: एक प्रबलित अतुल्यकालिक तरीके से विरोधी सीखने के माध्यम से फ़ोटो प्रदर्शित करना सीखें" की पीकिंग विश्वविद्यालय, की दक्षिण चीन सामान्य विश्वविद्यालय और ज़ियामी तकनीशियनों हम एक अद्भुत परिणाम के लिए आए हैं। के साथ डीप एक्सपोज़र, ज़ियाओमी नीचे और ओवरएक्सपोज़र की समस्याओं के बिना एआई के माध्यम से तस्वीरों के संपर्क में सुधार करता है।

DeepExposure: ज़ियामी एआई के माध्यम से फोटो एक्सपोजर में सुधार करता है

के शोधकर्ताओं ज़ियामी लैब एक्सपोजर दुविधा के समाधान का वर्णन करें में 'उपरोक्त लेख, स्वीकार किया मॉन्ट्रियल के न्यूरिप्स 2018, 3 द्वारा इस वर्ष दिसंबर 9 पर आयोजित एक कार्यक्रम। यह आलेख वर्णन करता है एआई सिस्टम छवि को कई "उप-छवियों" में विभाजित करने में सक्षम है, प्रत्येक एक विशेष जोखिम से जुड़ा हुआ है। विभिन्न एक्सपोज़र के साथ छवियों के तहत इनका संलयन (नीचे से ऊपर से उजागर) एक ऐसी तस्वीर की ओर जाता है जो मानव आँख द्वारा कथित छवि के बहुत करीब आती है। शोधकर्ताओं ने कहा:


"सटीक प्रदर्शन कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी में उच्च गुणवत्ता वाले फ़ोटो कैप्चर करने की कुंजी है, विशेष रूप से मोबाइल फोन के लिए जो कैमरा मॉड्यूल के आकार द्वारा सीमित हैं.
आमतौर पर पेशेवर फोटोग्राफरों द्वारा लागू किए गए चमक मास्क से प्रेरित होकर, इस लेख में हम गहन सुदृढीकरण के एक विरोधी सीखने के साथ एक्सपोज़र सीखने के लिए एक नया एल्गोरिथ्म विकसित करते हैं ".


तकनीक जो समानांतर में अधिक निर्देशों को निष्पादित करने की अनुमति देती है ताकि प्रदर्शन में सुधार हो सकेIA, उपनाम DeepExposure , शुरू होता है छवि विभाजन। नीचे एक चरण है जिसमें कम-रिज़ॉल्यूशन इनपुट, उप-छवियां और छवि संलयन जुड़ा हुआ है और संसाधित किया जाता है। इसके बाद एल्गोरिथ्म एक पर स्विच हो जाता है परिष्करण चरण जिसमें एक सामान्य गुणवत्ता का मूल्यांकन किया जाता है। अंत में, उप-छवियां अंतिम तस्वीर तक मिश्रित होती हैं. DeepExposureइस तरह से काम करते हुए, वह चमक और रंगों में सुधार करते समय, मूल छवियों में अधिकांश विवरण और शैलियों को पुनर्स्थापित करने में कामयाब रही।

ज़ियामी DeepExposure एल्गोरिदम

इस प्रयोग को लागू करने के लिए, Xiaomi ढांचे का इस्तेमाल किया TensorFlow द्वारा विकसित ओपन सोर्स गूगल, की एक श्रृंखला जीपीयू एनवीडिया पीएक्सएनएएनएक्स टेस्ला और छवियों का एक सेट एमआईटी-एडोब पांच के। की अभिनव विधि DeepExposure गहरी सीखने के तरीकों और फ़िल्टरिंग के पारंपरिक तरीकों के बीच एक पुल के रूप में कार्य करता है: के तरीके फ़िल्टर पैरामीटर सीखने के लिए गहरी सीखने का उपयोग किया जाता है, जो पारंपरिक तरीकों के फ़िल्टरिंग को अधिक सटीक बनाता है। पारंपरिक तरीके प्रशिक्षण समय को कम करते हैं गहरी सीखने के तरीके क्योंकि पिक्सेल फ़िल्टरिंग नई प्रौद्योगिकियों की तुलना में बहुत तेज है।

Xiaomi के लिए, Meitu के एल्गोरिदम और सौंदर्य फिल्टर के अधिग्रहण के बाद, फोटोग्राफिक क्षेत्र के लिए स्पार्क्स की उम्मीद है। क्या हम एक ऐसे युग में पहुंचेंगे जहां दर्पणहीन और सजगता की जरूरत नहीं रह जाएगी। आपको क्या लगता है? हमें टिप्पणियों में लिखें

स्रोत

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मैं एक भाषा छात्र हूं, जो चीनी भाषा में विशिष्ट है। मुझे Xiaomi के करीब लाने से पता चला है कि दुनिया में एक अच्छी गुणवत्ता-मूल्य समझौता के साथ वैध विकल्प हैं। मेरा मानना ​​है कि एक या दूसरे ब्रांड के वर्चस्व के बारे में अनावश्यक और बाँझ विवाद से बचने के लिए, स्मार्टफ़ोन की दुनिया में पूर्णता मौजूद नहीं है। मेल: [ईमेल संरक्षित]

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