новости мобильных систем, носимой электроники и гаджетотворения

Реальные изображения Canon EOS…

15-02-2019 Hits:20 cifmir

Canon, начав промо-компанию по подготовке к Олимпийским играм 2020 в Токио, анонсировала вчера лимитированый выпуск новейшей беззеркалки EOS RP GOLD...

Минималистичные архитектурные …

15-02-2019 Hits:15 персоналии

Вот еще одна потрясающая серия фотографий немецкого фотографа Маттиаса Хайдериха. Фотограф из Берлина, родившийся в 1982 году, хорошо известен своими минималистскими...

Великолепная арт-фотография

15-02-2019 Hits:20 персоналии

Natalie Lennard из Великобритании, которая больше известна, как Miss Aniela, создаёт удивительные работы, балансирующие на стыках сказки, сюрреализма и фэшн.  

Баланс белого или зимние пейза…

15-02-2019 Hits:16 персоналии

Это одна из многих деревень нашей необъятной России. Некогда населенная деревня, в которой разносился эхом звонкий детский смех, особенно в...

Световые инсталляции от Javier…

15-02-2019 Hits:12 персоналии

Испанский художник Javier Riera проектирует и снимает световые проекции, которые идеально ложатся на деревья определенной формы с их непредсказуемыми ветвями.  

Canon анонсировала рукоятку EG…

14-02-2019 Hits:22 cifmir

Расширяющая рукоятка EG-E1, анонсированная сегодня одновременно с новой полнокадровой беззеркалкой Canon EOS RP и шестью RF-объективами, обеспечивает дополнительную поддержку и...

Защитные чехлы easyCover для C…

13-02-2019 Hits:21 cifmir

Компания EasyCover запустила продажи силиконового чехла для полнокадровой беззеркалки Canon EOS R.

Первые изображения Nikon Z 24-…

13-02-2019 Hits:18 cifmir

Вы видите первые изображения ожидаемого в ближайшее время объектива Nikon Z 24-70mm f/2.8 S для беззеркальной системы компании, которые просочились...

Новое изображение Canon EOS RP…

13-02-2019 Hits:20 cifmir

За день до анонса в сеть просочилось еще одно изображение беззеркальной камеры Canon EOS RP, которое показывает новую батарейную рукоятку...

 

Как Google улучшает портретный режим в Pixel 3?

Google рассказала, как она улучшает портретный режим в своих смартфонах, продолжая использовать всего одну камеру.

Как Google улучшает портретный режим в Pixel 3?

Ранее компания полагалась на технологию фокусировки Dual Pixel, где каждый пиксель матрицы камеры разделён на два субпикселя, что позволяет «видеть» картинку под двумя углами. Порой этот метод работал некорректно, из-за чего фон мог размываться частично. Поэтому в Pixel 3 и Pixel 3 XL поисковый гигант решил применять машинное обучение.

На изображении ниже наглядно показано, что при использовании одной только информации с субпикселей задний фон за человеком размывается неравномерно, а некоторые области и вовсе остаются в фокусе. При активации машинного обучения проблема исправлена.

Google Pixel 3

Для улучшения портретного режима в Pixel 3 компания Google создала нейронную сеть, написанную в TensorFlow, которая анализирует полученную с матрицы информацию и учится прогнозировать глубину изображения. Так как системе нужно «скормить» большое количество данных, чтобы обучить её, инженеры Google придумали конструкцию под названием Frankenphone, объединяющую пять смартфонов Pixel 3 в один. Использование связи по Wi-Fi позволяет одновременно делать снимок объекта со всех пяти устройств с максимально допустимой задержкой 2 миллисекунды. Нейронная сеть анализирует полученные кадры, определяя фон, который нужно размыть.

Для инженеров Google было важно, чтобы нейронная сеть научилась работать с динамическими сценами, как представлено на примере ниже. Кроме того, установка Frankenphone создавалась таким образом, чтобы она была мобильной и её можно было носить с собой на улицу, делая фотографии, которые снимают в повседневной жизни обычные пользователи смартфонов.

Google Pixel 3

«Оценка глубины с использованием машинного обучения должна выполняться быстро на Pixel 3, чтобы людям не приходилось слишком долго ждать снимков, сделанных в портретном режиме. Однако для качественной оценки глубины, которая использует тонкую дефокусировку и эффект параллакса, мы должны передавать нейронной сети PDAF-изображения в полном разрешении. Для обеспечения быстрой обработки мы применяем TensorFlow Lite — кроссплатформенное решение для запуска моделей машинного обучения на мобильных и подключённых к интернету устройствах — и мощный графический процессор Pixel 3, чтобы вычислить глубину быстро, несмотря на наши аномально большие входные данные. Затем мы объединяем полученную оценку глубины с масками из нашей персонализированной нейронной сети для получения отличных результатов в портретном режиме», — говорится в сообщении Google.


источник >>

 

Рейтинг@Mail.ru