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

पिछले साल जो अंत में आ रहा है, हमने देखा है कि सबसे बड़े मोबाइल फोन ब्रांडों ने उपकरणों के फोटोग्राफिक क्षेत्र पर तेजी से ध्यान केंद्रित किया है: न केवल एक बात की बात की गई है सबसे अच्छा कैमरा सबसे अच्छा डिवाइस पर घुड़सवार, लेकिन सबसे अधिक "दिनांकित" उपकरणों पर कृत्रिम बुद्धि के माध्यम से एल्गोरिदम का उपयोग किया जाना चाहिए। Xiaomi उदाहरण के लिए, जैसा कि हमने रिपोर्ट किया था कुई, अधिग्रहण (भाग में) पर ध्यान केंद्रित किया है Meitu कि उसके पास बहुत से सौंदर्य एल्गोरिदम और इमेजिंग पेटेंट हैं; यह, ज़ियामी की सुपर प्रतिस्पर्धी कीमतों के साथ-साथ निश्चित रूप से सॉफ्टवेयर में सुधार का कारण बन जाएगाफोटोग्राफिक क्षेत्र को समर्पित कृत्रिम बुद्धि। लेकिन आज की खबर एक और है: एक पार अध्ययन के बाद "DeepExposure: एक प्रबलित एसिंक्रोनस तरीके से प्रतिद्वंद्विता सीखने के माध्यम से फ़ोटो का पर्दाफाश करना सीखें" की पीकिंग विश्वविद्यालय, की दक्षिण चीन सामान्य विश्वविद्यालय और ज़ियामी तकनीशियनों हम एक अद्भुत परिणाम के लिए आए हैं। के साथ DeepExposure, ज़ियामी एआई के माध्यम से तस्वीरों के संपर्क में सुधार करता है, बिना अंडरएक्सपोजर की समस्याओं के।

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 2018 NeurIPS, एक घटना जो इस वर्ष 3 से दिसंबर 9 तक होती है। यह आलेख वर्णन करता है एआई प्रणाली अधिक "उप-छवियों" में छवि को विभाजित करने में सक्षम है, प्रत्येक एक विशेष एक्सपोजर से जुड़ा हुआ है। विभिन्न एक्सपोजर के साथ छवियों के तहत इन का संलयन (नीचे से ऊपर से उजागर) एक तस्वीर की ओर जाता है जो मानव आंखों द्वारा देखी गई छवि के बहुत करीब आता है। शोधकर्ताओं ने कहा:


"कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी में उच्च गुणवत्ता वाली तस्वीरों को कैप्चर करने के लिए सटीक एक्सपोजर महत्वपूर्ण है, खासकर सेल फोन के लिए जो कैमरा मॉड्यूल के आकार से सीमित हैं.
आमतौर पर पेशेवर फोटोग्राफर द्वारा लागू चमकदार मास्क से प्रेरित, इस लेख में हम विरोधी गहरे सुदृढ़ीकरण सीखने के साथ एक्सपोजर सीखने के लिए एक नया एल्गोरिदम विकसित करते हैं "

.


वह तकनीक जो आपको प्रदर्शन के सुधार को बेहतर बनाने के लिए समानांतर में कई निर्देशों को निष्पादित करने की अनुमति देती हैIA, उपनाम DeepExposure , शुरू होता है छवि विभाजन। नीचे एक चरण है जिसमें कम-रिज़ॉल्यूशन इनपुट, उप-छवियां और छवि संलयन समेकित और संसाधित होते हैं। इसके बाद एल्गोरिदम एक से गुजरता 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।

ज़ियामी के लिए, मेitu के एल्गोरिदम और सौंदर्य फ़िल्टर के अधिग्रहण के बाद, फोटोग्राफिक क्षेत्र के लिए स्पार्क की उम्मीद है। क्या हम ऐसे युग में आएंगे जहां दर्पण रहित और एसएलआर की आवश्यकता नहीं होगी? आपको क्या लगता है टिप्पणियों में हमें लिखें

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