DeepExposure: Xiaomi migliora l’esposizione delle foto attraverso AI

In quest’ultimo anno che sta volgendo al termine abbiamo visto come i più grandi brand di telefonia mobile si siano sempre più concentrati sul comparto fotografico dei dispositivi: non si è parlato solamente di una fotocamera migliore montata sul dispositivo migliore, bensì di algoritmi da utilizzare attraverso l’intelligenza artificiale sui dispositivi anche più “datati”. Xiaomi per esempio, come abbiamo riportato qui, ha puntato sull’acquisizione (in parte) di Meitu che dalla sua ha a disposizione moltissimi algoritmi di bellezza e brevetti di imaging; questo, unito ai prezzi super competitivi di Xiaomi porterà sicuramente un miglioramento a livello software dell’intelligenza artificiale dedicata al comparto fotografico. Ma la notizia di oggi è un’altra: a seguito di uno studio incrociato “DeepExposure: Imparare a esporre le foto attraverso l’apprendimento antagonistico in modo asincrono rinforzatodella Peking University, della South China Normal University e dei tecnici Xiaomi si è arrivati ad un risultato strabiliante. Con la DeepExposure, Xiaomi migliora l’esposizione delle foto attraverso AI, senza avere problemi di sotto e sovraesposizione.

DeepExposure: Xiaomi migliora l’esposizione delle foto attraverso AI

I ricercatori dello Xiaomi Lab descrivono una soluzione al dilemma di esposizione nell’articolo sovracitato, accettato a NeurIPS 2018 di Montreal, evento che si tiene dal 3 al 9 dicembre di quest’anno. In questo articolo viene descritto un sistema AI in grado di segmentare l’immagine in più “sotto-immagini”, ciascuna associata a un’esposizione in particolare. La fusione di queste sotto immagini con differenti esposizioni (dalla sotto alla sovra esposta) porta ad una fotografia che si avvicina moltissimo all’immagine percepita dall’occhio umano. I ricercatori hanno affermato:


“L’esposizione accurata è la chiave per catturare foto di alta qualità nella fotografia computazionale, in particolare per i telefoni cellulari che sono limitati dalle dimensioni dei moduli della fotocamera.
Ispirandoci alle maschere di luminosità solitamente applicate dai fotografi professionisti, in questo articolo sviluppiamo un nuovo algoritmo per l’apprendimento delle esposizioni con un apprendimento antagonistico di rinforzo profondo”.


La tecnica che permette di eseguire più istruzioni in parallelo al fine di migliorare le prestazioni dell’IA, soprannominata DeepExposure , dà il via alla segmentazione dell’immagine. Segue una fase in cui l’input a bassa risoluzione, le sotto-immagini e la fusione delle immagini sono concatenate ed elaborate. Dopo di questo l’algoritmo passa ad una fase di finitura in cui una viene valutata la qualità generale. Infine, le sotto-immagini sono mescolate fino ad arrivare alla foto finale. DeepExposure, lavorando in questo modo, è riuscita a ripristinare cnsistentemente la maggior parte dei dettagli e degli stili nelle immagini originali, migliorando al contempo luminosità e colori.

Xiaomi DeepExposure algoritmo

Per attuare questo esperimeno, Xiaomi ha utilizzato il framework TensorFlow open source sviluppato da Google, una serie di GPU Nvidia P40 Tesla e un set di immagini MIT-Adobe FiveK. Il metodo innovativo di DeepExposure fa da ponte tra i metodi di deep-learning e i metodi tradizionali di filtraggio: i metodi di deep-learning servono per imparare i parametri dei filtri, il che rende più preciso il filtraggio dei metodi tradizionali. I metodi tradizionali riducono il tempo di formazione dei metodi di deep-learning perché il filtraggio dei pixel è molto più veloce rispetto ai quello delle nuove tecnologie.

Per Xiaomi, dopo l’acquisizione degli algoritmi e filtri bellezza di Meitu, si prevedono faville per quanto riguarda il comparto fotografico. Arriveremo ad un’era dove le mirrorless e le reflex non serviranno più? Voi cosa ne pensate? Scrivetecelo nei commenti

Fonte

mm

Giovane studente di lingua cinese con il sogno di trovarsi immerso nel mondo della tecnologia. La passione per la lingua e per il Paese di Mezzo mi hanno portato in xiaomitoday.it. Mail: [email protected]

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