您获得的 HDR+ 照片对应于按下按钮那一刻的状态。最后,我们通过在加速器(例如 Qualcomm Hexagon DSP 和全新的 Pixel Visual Core)上实现 HDR+ 缩短了处理时间并降低了功耗。 显示HDR+ 数据集大小和多样性的缩略图拼接图。像 HDR+ 一样的计算摄影系统投入生产后,用户每天会拍摄数以百万计的照片,这就意味着必须...
显示HDR+ 数据集大小和多样性的缩略图拼接图。像 HDR+ 一样的计算摄影系统投入生产后,用户每天会拍摄数以百万计的照片,这就意味着必须以可靠方式处理奇怪的摄影极端情况。 使用数据集 HDR+ 数据集的规模和多样性也为应用现代机器学习方法提供了机会。我们的数据集已整合到近期的一篇研究论文中 (https://groups.cs...
系统图如上所示,作者们为了研究暗光摄影,还发布了一个数据集“HDR+连拍数据集”,我去看了一下,完整数据是3640个突发,共28461张图,提供了一个153个突发的子集。我原想着下来看看,但是子集37G,完整数据765G,而且数据还是在google cloud上的,算了算了,不下了。 【运动测光】 要在手机上的固定光圈的摄像头捕捉...
在2018年初的公开数据集文档里,Google也将Pixel和Pixel2世代的手机,凭借单摄而在DxO的手机摄像头排名中前列成绩,归功于HDR+的应用。 数据集以CC-BY-SA发布。谷歌还专门建立了一个站点。 http://hdrplusdata.org/ 数据集也在其上公布,任何人都可以下载。 以相同协议使用 全景与真全景 Panorama & Photo Sphere ...
我们还发布了更新后的YouTube-8M,并举办了第二届YouTube-8M Large-Scale Video Understanding Challenge and Workshop。HDR+ Burst摄影数据集的目标是在计算摄影领域开展广泛的研究,Google-Landmarks是一种新的数据集,也是对landmark recognition的挑战。 我们还不时地为研究界建立新的挑战,使我们能够共同努力解决困难...
Google 的答案是基于 ETTR 测光思想和人工智能技术的同曝光堆栈算法,也就是大名鼎鼎的 HDR+。 Google 的研究者们首先抛弃掉包围曝光的想法:不同曝光时间给对齐照片带来的问题是很难解决的,场景发生变化(比如画面内有运动物体)也会导致画面对齐失败。研究者们转而使用连拍多张相同曝光参数的照片,并且选择其中一张作为...
最初 HDR+ 的工作是为了使图片具有比单次曝光更高的动态范围。通过捕获大量的帧,然后对这些帧进行计算分析逐渐演变成一种通用的方法,并且在 2018 年使相机中的许多进步得以实现。例如,在 Pixel 2 中开发 Motion Photos,并在 Motion Stills 中实现增强现实模式。
目前研究团队已对机器学习系统进行了5000张图像数据集的训练，其中每张图像都具有五个不同的润饰变体。现在，在处理高分辨率图像上，融入AI的HDR算法比原始算法快了100倍，这也就意味着在很少的运存和电池电量的情况下，手机可以实时显示HDR算法修过的图像。Google Research的Jon Barron表示，使用机器学习进行计算机摄影...
在浏览人们使用图像生成领域创建的模型时，可以看到大量创意的涌现，从动漫生成器到 HDR 风景图。这些模型是由深度沉浸在其特定子流派中的人们使用和创建的，赋予了我们无法企及的知识深度和共鸣。拥有生态系统：让开源为 Google 工作 矛盾的是，所有这些中唯一的赢家是 Meta。因为泄露的模型是他们的，所以他们实际上...
目前研究团队已对机器学习系统进行了5000张图像数据集的训练,其中每张图像都具有五个不同的润饰变体。 现在,在处理高分辨率图像上,融入AI的HDR算法比原始算法快了100倍,这也就意味着在很少的运存和电池电量的情况下,手机可以实时显示HDR算法修过的图像。