それだけの話を聞いていません。最大のモバイルブランドが増え、撮影機器の分野に焦点を当てられるように、私たちが見た最後に来て、今年で 最高のカメラに搭載された最高のカメラ最も古くなったデバイスでさえ、人工知能を介して使用されるアルゴリズムを使用しています。 Xiaomi たとえば、私たちが報告したように ここでは、（部分的に） メイット 美容アルゴリズムとイメージング特許を数多く手に入れていること、 これは、Xiaomiの超競争力のある価格と相まって、確かにソフトウェアの改善につながる写真分野に特化した人工知能。 しかし、今日のニュースは別のものです：DeepExposure：強化された非同期的な方法で敵対的な学習を通して写真を公開する方法を学ぶ の 北京大学の 南中国師範大学 と Xiaomi技術者 我々は驚くべき結果になった。 と DeepExposure、Xiaomiは、過小露出の問題を起こすことなく、AIを通して写真の露出を改善します。
DeepExposure：XiaomiはAIによる写真露出を改善する
研究者たちは、 Xiaomi Lab 露出のジレンマに対する解決策を記述する 'の上記の記事, 受け入れた モントリオール2018 NeurIPSは、3から今年12月9まで開催されるイベントです。 この記事では、 AIシステムは、それぞれが特定の露出に関連する、より多くの「サブ画像」で画像を分割することができる。 異なる露出を有するこれらのアンダーイメージの融合 （下から上に露出する） 人間の目で知覚される画像に非常に近い写真につながります。 研究者らは、
「正確な露出は、特にカメラモジュールのサイズによって制限される携帯電話の場合、計算写真で高品質の写真をキャプチャするための鍵です. この記事では、プロのフォトグラファーによって通常適用される光度マスクからインスピレーションを得て、敵対的な深い強化学習を使って曝露を学習するための新しいアルゴリズムを開発します。.
並行して複数の命令を実行して、命令のパフォーマンスを向上させる技術。IA、ニックネーム DeepExposure 、 画像セグメンテーション。 以下は、低解像度の入力、サブ画像、画像融合を連結して処理するフェーズです。 この後、アルゴリズムは、 仕上げ段階 一般的な品質が評価されます。 最後に、 サブ画像は最終的な写真まで混合される. DeepExposureこのようにして、彼女は明るさと色を改善しながら、元の画像のほとんどの細部とスタイルを復元することができました。
この実験を実施するために、 Xiaomi フレームワークを使用 TensorFlow によって開発されたオープンソース でログイン、一連の GPU Nvidia P40 Tesla と一連の画像 MIT - Adobe FiveK。 革新的な方法 DeepExposureは、深い学習の方法と従来のフィルタリングの方法の橋渡しをしています：のメソッド ディープ学習を使用してフィルタパラメータを学習する従来の方法のフィルタリングがより正確になります。 従来の方法はトレーニング時間を短縮する ピクセル・フィルタリングは新技術よりもはるかに高速であるため、深い学習方法が必要です。
Xiaomiにとっては、Meituのアルゴリズムと美容フィルターを買収した後、写真分野で火花が発生することが予想されます。 ミラーレスSLRが必要なくなる時代になるのでしょうか？ あなたはどう思いますか？ コメントに私たちにそれを書いてください
