DeepExposure: Teknologi AI Dari Xiaomi Untuk Menambahbaik Kualiti Gambar Pada Keadaan Exposure Kurang Baik

Jangan disangka hanya mereka dari Google sahaja yang sangat pintar dalam bab AI.

Kertas kajian dari Xiaomi membuktikan bahawa team dari mana-mana negara (khususnya China) mempunyai tahap kepakaran yang sama.

Ini dibuktikan melalui pembangunan DeepExposure, algoritma kepintaran buatan yang akan membantu menambahbaik kualiti imej yang diambil.

Para pengkaji dari Xiaomi menerangkan tentang kaedah algoritma unik ini yang bertujuan memberikan lebih perincian kepada gambar. AI ini mampu mampu membahagikan imej menjadi beberapa ‘sub-imej’, yang setiap satunya dihubungkan kepada exposure lokal, yang kemudiannya digunakan semula untuk menambah perincian input foto asal.

Mari kita lihat contoh pada ilustrasi skematik DeepExposure ini.

Bangunan, awan, dan langit (yang overexpose) adalah berwarna putih.

Bagi mengembalikan perincian foto akibat exposure yang tidak seimbang, pertamanya ia akan mengeluarkan segmen-segmen imej bagi mendapatkan sub-imejnya. Untuk sub-imej berbeza, ia menggunakan exposure yang berlainan mengikut rangkaian polisinya dan ia digabungkan bersama untuk membentuk imej berkualiti tinggi akhir.

Untuk ‘mengajar’ AI tersebut, pasukan pengkaji Xiaomi menggunakan imej dari set data MIT-Adobe FiveK. Ia mengandungi foto-foto RAW yang tidak diedit dan foto sama disunting oleh lima orang pakar.

Apa pendapat anda tentang teknologi AI terbaru ini? Adakah anda rasa ia dapat bersaing dengan teknologi AI dari Google?

Sumber: DeepExposure: Learning to Expose Photos with Asynchronously Reinforced Adversarial Learning

Arya Putra
Arya Putrahttps://omghackers.com/
A regular tech blogger who have passions for cats. I will not put my trust on anybody who hated them, doesn't matter if they are my friends or family. I have a dream where I am the owner of a Cat Cafe. Help me achieve it by hiring me as your reviewer. For any review inquiries, you can contact me at [email protected]

Artikel Terkini

spot_imgspot_img

Artikel Berkaitan

Apa pendapat anda?

0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
spot_imgspot_img
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x