INSTRUKCJA FILMOWA JAK ODBLOKOWAĆ DOSTĘP PREMIUM

PRZESUŃ STRONĘ W DÓŁ ABY ZOBACZYĆ

 WYBRANĄ TREŚĆ

Stream odblokowany w środę o 20.00

Stream zablokowany - "premium" w każdą niedzielę poniedziałek wtorek i czwartek o 21.00

POLITYKA STRONY M-FORUM !!! - WSZYSTKIE ZAMIESZCZANE MATERIAŁY ORAZ PREZENTOWANE I PROPAGOWANE - Poglądy i opinie zawarte w artykułach mogą być niezgodne ze stanowiskiem redakcji. !!!! REDAKCJA M-FORUM AV LIVE MA NA CELU PUBLIKOWANIE WSZYSTKICH INFORMACJI KTÓRE SĄ CENZUROWANE BEZ WZGLĘDU NA ZABARWIENIA POLITYCZNE , RELIGIJNE I OBYCZAJOWE - ZA KOMENTARZE I WYPOWIEDZI CZYTELNIKÓW I WIDZÓW NIE BIERZE ODPOWIEDZIALNOŚCI , Z WYJĄTKIEM TREŚCI O CHARAKTERZE PRZESTĘPCZYM KTÓRE BĘDĄ USUWANE BEZ OSTRZEŻEŃ

M-forum A.V Live.

TO. PORTAL NA KTÓRYM CODZIENNIE ZNAJDZIESZ PONAD 100 INFORMACJI INFO NIUS W TYM MATERIAŁY CENZUROWANE LUB ZABRONIONE NA INNYCH PORTALACH POPRAWNYCH POLITYCZNIE. W sprawach dotyczacych reklamy banerowej lub video, oraz zasad dzierżawy strumienia stream bez limitu umieszczanego na dowolnej stronie internetowej , proszę przesunąć stronę w dół lewa strona sekcja ADMIN KONTAKT

GOOGLE SR3: NOWA TECHNOLOGIA SUPER ROZDZIELCZOŚCI OBRAZU

Postaw mi kawę na buycoffee.to
Rate this post

Zespół badaczy Google zaprezentował nowy algorytm super-rozdzielczości DeepLearning, który podważa wszystkie wcześniej opracowane metody. Nazwany SR3 ( Super-Resolution via Repeated Refinement ) metoda udowadnia swoją moc, zwłaszcza na przykładach twarzy w skali.

WESPRZYJ DOWOLNĄ KWOTĄ NASZĄ

DZIAŁALNOŚĆ 

Ta forma wsparcia adresowana jest do autorów wpisów - artykułów , filmów i tłumaczeń i osób pomagających w sprawach technicznych ,

ciekawostka :-) mamy ponad 30 000 subskrybentów i ponad 100 000 osób zarejestrowanych  a trzeba żebrać o kilka groszy dla tych dzięki którym są treści na stronie .......... 

Zdjęcia twarzy o rozdzielczości zaledwie 64 x 64 pikseli są skalowane w dwóch krokach, najpierw do 256 x 256 pikseli, a następnie do 1024 x 1024 pikseli, co odpowiada powiększeniu 16x. W innym eksperymencie obrazy obiektów, takich jak kwiaty, wozy strażackie, ptaki lub budynki są skalowane od 64 x 64 do 256 x 256 pikseli.

Wysoka jakość przeskalowanych obrazów została zademonstrowana w eksperymencie: badani zostali poproszeni o podjęcie decyzji w ślepym teście, czy oryginalny obraz o wysokiej rozdzielczości lub obraz, który został najpierw zmniejszony w rozdzielczości, a następnie przeskalowany w górę przez nowy przy użyciu SR3, wyglądał lepiej – w 8x skalowanie z 8×8 do 128×128 pikseli, około połowa wybrała powiększoną twarz.

Odpowiada to dokładnie losowemu rozkładowi i dlatego mówi, że nie jest już możliwe odróżnienie oryginału od wersji generowanej przez Super Resolution. W znacznie trudniejszym zadaniu czterokrotnego przeskalowania zdjęcia obiektu naturalnego o wymiarach 64 x 64 do 256 x 256, 40% uczestników testu nadal wolało wygenerowany obraz od oryginału.

 oryginału.

Jak działa super rozdzielczość?

Aż do ostatniej dekady dogmat był taki, że przy zwiększeniu rozdzielczości nie można dodać żadnych szczegółów, których nie ma na oryginalnym zdjęciu, ale w ostatnich latach nastąpiła zmiana paradygmatu. Hasłem przewodnim jest superrozdzielczość. Super-rozdzielczość odnosi się do technologii, które dodają więcej szczegółów do obrazu w przetwarzaniu końcowym niż pierwotnie dostępne w formie cyfrowej.

Mówiąc prościej, są to procesy, które zwiększają rozdzielczość obrazu, wykorzystując coś więcej niż tylko interpolację między pikselami znanymi z „dodatkowych pikseli”. Dlatego aplikacja super-rozdzielczości (SR) musi konsekwentnie dodawać szczegóły.

Wraz z nadejściem Deep Learning super-rozdzielczość zyskała prawdziwy wzrost, ponieważ algorytmy AI stały się bardzo dobre w rozpoznawaniu i dodawaniu obiektów. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja widziała miliony twarzy pod różnymi kątami iw różnych sytuacjach oświetleniowych, może następnie dodać wyuczone szczegóły do ​​każdej twarzy na obrazie. Dotyczy to jednak w równym stopniu roślin, samochodów czy zwierząt.

Sieci neuronowe są szkolone za pomocą wielu obrazów i dzięki temu rozpoznają typowe naturalne struktury / wzory – czy to twarze, czy inne obiekty. Podczas upscalingu wykorzystywana jest ta prawidłowość – to znaczy, że struktury w obrazach o niskiej rozdzielczości są znacząco rekonstruowane podczas upscalingu.

Zajęliśmy się już tematem sztucznej inteligencji, czyli w jakim stopniu sztuczna inteligencja mogłaby w przyszłości znacząco poprawić jakość obrazu z kamer za pomocą przegubowych sieci neuronowych (neurolinki głębokie) . Jednym z obszarów tego są badania nad tzw. algorytmami super rozdzielczości . Jest to ogólnie rozumiane jako skalowanie obrazów o niskiej rozdzielczości. Do ostatniej dekady dogmat polegał na tym, że po zwiększeniu rozdzielczości nie można dodawać żadnych szczegółów, których nie ma na oryginalnym obrazie, ale od kilku lat jesteśmy w trakcie zmiany paradygmatu. Hasłem przewodnim jest super-rozdzielczość .

Za pomocą superrozdzielczości algorytmy starają się rozpoznawać struktury i kształty na obrazie zamiast czystej interpolacji, a następnie konsekwentnie je dodawać podczas powiększania. Metody superrozdzielczości z ostatniej dekady mają pewne wady: w ruchomych obrazach mogą łatwo wystąpić przeskakiwanie wzorców, jeśli algorytm uzna, że ​​wykrywa różne wzorce w dwóch kolejno następujących po sobie obrazach w tej samej pozycji ( na przykład z powodu szumu lub niewielkiego ruchu, tę niedogodność rozwiąże technologia 7G, w końcowej fazie testów, która pozwoli na fotografowanie aparatami w czasie rzeczywistym). Najlepsze z klasycznych algorytmów super-rozdzielczości „wystrzeliwują” rzeczywistą bazę modeli, która następnie decyduje, który model będzie najlepiej pasował po powiększeniu. Zajmuje to jednak dużo czasu.

Google opublikował wyniki z sieciami neuronowymi (pod nazwą projektu RAISR ) na swoim blogu badawczym. Badacze Google nie są jedynymi, ani pierwszymi, ale mają ładne zdjęcia demonstracyjne w artykule, które pokazują, dokąd zmierza ta podróż .

Przewaga sieci neuronowych nad algorytmami super-rozdzielczości wydaje się imponująca – wyniki co najmniej tak dobre jak najlepsze algorytmy, ale od 10 do 100 razy szybsze. Problem przeskakiwania modeli również został znacznie zredukowany, ponieważ sieci dokonują założeń dotyczących całych obiektów, które, jak sądzą, rozpoznają. Na przykład, gdy sztuczna inteligencja rozpozna oko, dodaje je zgodnie ze wzorem, którego sztuczna inteligencja nauczyła się wcześniej na tysiącach innych obrazów. To samo dotyczy milionów innych kształtów i rzeczy.

Oczywiście za tym idzie krytyka: czy rzeczywistość wciąż pojawia się w powiększonym obrazie? Ściśle mówiąc, nie, ale wiarygodny wizualny dodatek do „prawdziwej” podstawowej struktury. Patrząc inaczej, ludzki mózg nie robi nic innego. Wiele rzeczy, które wydają mu się znajome, nie jest postrzegane bliżej, ale są wymykające się spod kontroli jako „już jasne”.

Powyższe były rozumowaniem i przemyśleniami technologii w 2016 roku, po 5 latach Google przygotował i ukończył technologię super rozdzielczości: S3.

Nowy algorytm SR3 stosuje specjalną sztuczkę i skaluje obrazy w kilku krokach, co prowadzi do lepszych wyników niż interpolacja z obrazu bazowego do wersji o wysokiej rozdzielczości. A dokładniej mówiąc słowami badaczy:

Wdrożenia tej technologii są ograniczone wyłącznie wyobraźnią tych, którzy chcą je wykorzystać i zastosować. Słowo do

mądrych … ŹRÓDŁO : https://iterative-refinement.github.io/

zrodlo:https://www.databaseitalia.it/google-sr3-nuova-tecnologia-super-risoluzione-dellimmagine/

%d bloggers like this: