Turinys

• Kaip veikia neuroniniai tinklai
• Neuroniniai tinklai jūsų išmaniojo telefono viduje
• AI galėtų formuoti fotografijos ateitį

Be kompiuterinės fotografijos, aukštos kokybės fotoaparatų aparatūros ir vaizdo signalo procesorių, pažangiausius mobiliuosius fotografavimus vis labiau maitina mašininio mokymosi algoritmai, dar vadinami dirbtiniu intelektu (AI). Ši fotografavimo technika žada pagerinti kokybę, eidama link DSLR tipo kokybės, kartu pasiūlydama naujų kūrybingų būdų fotografuoti ir redaguoti paveikslėlius ir vaizdo įrašus.

Pagrindinis kompiuterio mokymosi pagrindas yra neuroninių tinklų naudojimas. Tai algoritmo rūšis, kuri dažnai prilyginama žmogaus smegenims. Šis palyginimas sudarytas iš neuroninio tinklo sugebėjimo išmokti atpažinti modelius naudojant duomenis, leidžiančius labai tiksliai klasifikuoti sudėtingus duomenų tipus, tokius kaip garsas ir vaizdai.

Kalbant apie fotografiją, galimybė stebėti, išmokti, generuoti ir klasifikuoti yra plati. Šiose programose gali būti tokių funkcijų, kaip kompiuterinės fotografijos technikos tobulinimas, siekiant patobulinti perdirbimo algoritmus, realiojo laiko programinė įranga „Bokeh“ su 4K vaizdo įrašu ar net visiškai pakeitimas jūsų dėvimų drabužių spalvomis.

Kaip veikia neuroniniai tinklai

Neuroniniai tinklai yra labai sudėtinga tema, todėl čia pateiksime tik pagrindus. Norėdami patobulinti skaitymą, skaitykite vadovus čia ir čia.

Neuroninius tinklus sudaro mazgai, kurie rodo, kur skaičiuojami. Kiekvienas mazgas derina įvestį su svoriu, kuris padidina arba sumažina to konkretaus mazgo reikšmingumą. Keli mazgai dažnai veikia lygiagrečiai, sukurdami mazgų sluoksnį, kuris atlieka didesnę užduotį. Pavyzdžiui, tai gali būti objekto aptikimas vaizde. Keli mazgai ir sluoksniai gali būti susumuoti ir perduoti kitiems mazgams ir sluoksniams, sudarant gilesnį tinklą su galingesnėmis galimybėmis.

Kiekvieno mazgo ir sluoksnio išėjimas keičiamas kaip tikimybės funkcija. Pažvelgdamas į daugybę skirtingų funkcijų ir požymių, neuroninis tinklas gali įvertinti įvestį kaip tikimybės atitiktį visiems numatomiems potencialiems išvestims. Taip vaizdo aptikimo algoritmai nusprendžia, ar paveikslėlis labiau primena katę, ar oranžinę, bet jūs turite pasakyti, ko pirmiausia ieškoti.

Neuroniniai tinklai nėra užprogramuoti kaip tradiciniai kompiuterio algoritmai. Vietoj to, jie mokomi duomenų rinkinių, tokių kaip vaizdai, garso failai ir pan. Kiekvieno mazgo svoriai laikui bėgant yra koreguojami palaipsniui, remiantis grįžtamojo ryšio kilpa, atsižvelgiant į tai, kaip gerai tinklas sekė įvestis prie tinkamų išėjimų. Šis laipsniškas taisyklių „mokymasis“ reikalauja daug pasiruošimo, laiko ir skaičiavimo galios, tačiau duoda nepaprastai tikslus rezultatus.

Neuroniniai tinklai jūsų išmaniojo telefono viduje

Neuroniniai tinklai gali veikti su įvairiais aparatūros komponentais, įskaitant CPU ir GPU dalis, įprastas daugybėje kompiuterinių įrenginių, įskaitant jūsų išmanųjį telefoną. Tačiau kai kuriems neuroniniams tinklams gali prireikti daugiau apdorojimo galios, nei gali suteikti šie aparatūros komponentai, o skirta aparatinė įranga gali užtikrinti optimalų reikalingą apdorojimą.

Pavyzdžiui, „Qualcomm® Snapdragon ™ 855“ mobiliojoje platformoje rasite naujausią „Qualcomm® Hexagon ™ 690“ skaitmeninį signalų procesorių (DSP), galinčią pasigirti patobulintais „Vector“ procesoriais ir nauju „Tensor“ spartintuvu, specialiai skirtu mašininio mokymosi užduotims atlikti. Kitos „Snapdragon“ mobiliosios platformos taip pat pasižymi „Hexagon DSP“ komponentu, turinčiu įvairių galimybių. Vis dėlto neuroniniai tinklai neapsiriboja vien tik DSP veikimu „Snapdragon“ ir kitose mobiliose platformose. Naudojamo procesoriaus tipas priklauso nuo darbo krūvio.

„Qualcomm Snapdragon 855“ mašinų mokymosi patobulinimai, palyginti su ankstesne karta

„Qualcomm Technologies“ atveria savo DSP ir kompiuterio mokymosi galimybes trečiųjų šalių kūrėjams, naudodamasi „Qualcomm®“ neuroninio apdorojimo SDK. Tai leidžia programoms paleisti neuroninius tinklus per bet kurią aparatūros šerdį „Snapdragon“ platformoje. Pvz., „Google Pixel“ išmanieji telefonai naudojasi „Hexagon DSP“ ir savo „Visual Core“, kad paspartintų savo įspūdingą HDR + fotografavimo funkciją. „Qualcomm Technologies“ dirba su programinės įrangos pardavėjais, tokiais kaip „Arcsoft“, „Elevoc“, „Polar“, „Loom“, „Mobius“, „Morpho“ ir kt., Palaikydama funkcijas, pradedant vaizdo įrašų „bokeh“ ir baigiant avatareliu, naudojant mašinų mokymąsi, veikiantį DSP.

AI galėtų formuoti fotografijos ateitį

Dabar mes žinome, kaip veikia neuroniniai tinklai, svarbus klausimas, ką tai galėtų padaryti mums ir mūsų fotografijoms?

Neuroniniai tinklai naudojami tobulinti įprastų fotografavimo algoritmų spektrą. Pvz., Triukšmo pašalinimą galima pagerinti mokant, kad būtų užtikrintas puikus vaizdų išvalymas, pritaikytas konkrečiai kamerai ar kadro tipui. Panašiai, esant silpnam apšvietimui, neuroninis tinklas galėtų aptikti šviesias ir tamsias vaizdo dalis, kad būtų galima pagerinti šviesą ir spalvas tam tikrose scenos dalyse.

Pažangesnio naudojimo atvejai vis dažnesni fotografuojant išmaniuosius telefonus. Aukščiausios skiriamosios gebos priartinimas naudoja neuroninius tinklus, kad sujungtų kelis vaizdus į vieną didelės skiriamosios gebos kadrą, kad būtų geriau atrodantis skaitmeninis artinimas. Neuroninius tinklus taip pat būtų galima išmokyti tiksliai sujungti kelias nuotraukų ekspozicijas, kad būtų patobulintas HDR ir naktinis kadras.

AI fotografavimas gali apimti labai didelės raiškos priartinimą, realaus laiko „bokeh“ ir pagerintą vaizdo kokybę.

Vaizdo įrašams taip pat gali būti naudinga priėmus šią technologiją. Objektų aptikimas realiuoju laiku yra skirtas tam, kad programos galėtų įrašyti programinės įrangos „bokeh“ efektus tiesiai į vaizdo įrašą. Panašios technikos taip pat palaiko objektų mainus realiuoju laiku ir jų pašalinimą. Tai apima vaizdo įrašo fono pakeitimą, spalvų pakeitimą ar pašalinimą ir netgi drabužių elementų pakeitimą ar skaitmeninių avatarų įdėjimą tiesiai į jūsų vaizdo įrašą.

Neuroninių tinklų ir AI fotografavimo galia svyruoja nuo kokybės gerinimo, padedančio panaikinti spragą DSLR, iki galingų kūrybiškumo įrankių, padedančių unikalų turinį gaminti lengvai. Bet kokiu atveju tai yra galinga technologija, kuri yra esminė ateityje tobulinant mobiliąją fotografiją.

Kitas: „Google Pixel 3 XL“ tarptautinė dovanėlė!

Turinį remia „Qualcomm Technologies, Inc.“

„Qualcomm Snapdragon“, „Qualcomm Hexagon“, „Qualcomm Adreno“, „Qualcomm Spectra“, „Qualcomm AI Engine“ ir „Qualcomm Kryo“ yra „Qualcomm Technologies, Inc.“ ir (arba) jos dukterinių įmonių produktai.