เนื้อหา
นอกเหนือจากการคำนวณการถ่ายภาพฮาร์ดแวร์กล้องคุณภาพสูงและตัวประมวลผลสัญญาณภาพการถ่ายภาพมือถือที่ทันสมัยนั้นขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง - หรือที่เรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) เทคนิคการถ่ายภาพนี้สัญญาว่าจะปรับปรุงคุณภาพในการผลักดันสู่คุณภาพเหมือนกล้อง DSLR ในขณะที่เสนอวิธีการใหม่ ๆ ในการถ่ายภาพและแก้ไขภาพและวิดีโอ
กุญแจสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องคือการใช้เครือข่ายประสาท นี่เป็นอัลกอริธึมชนิดหนึ่งที่มักเปรียบเทียบกับสมองมนุษย์ การเปรียบเทียบนี้มาจากความสามารถของเครือข่ายประสาทที่จะได้รับการฝึกอบรมผ่านการใช้ข้อมูลเพื่อจดจำรูปแบบทำให้สามารถจำแนกประเภทข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำเช่นเสียงและภาพ
เมื่อพูดถึงการถ่ายภาพความสามารถในการสังเกตเรียนรู้สร้างและจัดประเภทมีแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย แอปพลิเคชันเหล่านี้อาจรวมถึงคุณสมบัติต่าง ๆ เช่นการสร้างเทคนิคการถ่ายภาพเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมหลังการประมวลผลซอฟต์แวร์โบเก้แบบเรียลไทม์พร้อมวิดีโอ 4K หรือแม้แต่การเปลี่ยนสีเสื้อผ้าที่คุณสวมใส่
เครือข่ายประสาททำงานอย่างไร
เครือข่ายประสาทเป็นหัวข้อที่ซับซ้อนอย่างมากดังนั้นเราจึงจะครอบคลุมพื้นฐานที่นี่เท่านั้น สำหรับการอ่านขั้นสูงเพิ่มเติมโปรดดูคู่มือที่นี่และที่นี่
โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยโหนดซึ่งเป็นตัวบ่งชี้สำหรับการคำนวณบางอย่าง แต่ละโหนดรวมอินพุตกับน้ำหนักซึ่งขยายหรือลดความสำคัญของโหนดนั้น หลาย ๆ โหนดมักทำงานแบบขนานโดยสร้างเลเยอร์ของโหนดที่ทำงานที่ใหญ่กว่า นี่อาจเป็นการตรวจจับคุณสมบัติภายในภาพเช่น หลายโหนดและเลเยอร์สามารถรวมเข้าด้วยกันและส่งต่อไปยังโหนดและเลเยอร์อื่น ๆ สร้างเครือข่ายที่ลึกกว่าด้วยความสามารถที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
เอาต์พุตจากแต่ละโหนดและเลเยอร์ถูกปรับอัตราส่วนเป็นฟังก์ชันความน่าจะเป็น ด้วยการดูคุณสมบัติและคุณลักษณะที่แตกต่างกันมากมายโครงข่ายประสาทเทียมสามารถจัดเรตอินพุตเป็นความน่าจะเป็นที่ตรงกับเอาต์พุตที่คาดหวังทั้งหมด นี่เป็นวิธีที่อัลกอริทึมการตรวจจับภาพตัดสินใจว่ารูปภาพมีลักษณะเหมือนแมวหรือส้มมากขึ้น แต่คุณต้องบอกว่าต้องมองหาอะไรก่อน
เครือข่ายนิวรัลไม่ได้ตั้งโปรแกรมเหมือนอัลกอริธึมคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม แต่พวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเช่นรูปภาพไฟล์เสียง ฯลฯ น้ำหนักของแต่ละโหนดจะค่อยๆปรับตามช่วงเวลาผ่านทางลูปข้อเสนอแนะขึ้นอยู่กับว่าเครือข่ายทำได้ดีเพียงใดในการจับคู่อินพุตกับเอาต์พุตที่ถูกต้อง กฎ“ การเรียนรู้” แบบค่อยเป็นค่อยไปนี้ต้องมีการเตรียมเวลาและพลังการคำนวณอย่างมาก แต่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำอย่างน่าอัศจรรย์
เครือข่ายประสาทในสมาร์ทโฟนของคุณ
เครือข่ายนิวรัลสามารถทำงานกับส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายรวมถึงชิ้นส่วน CPU และ GPU ที่พบได้ทั่วไปในอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ต่างๆรวมถึงสมาร์ทโฟนของคุณ อย่างไรก็ตามเครือข่ายนิวรัลบางแห่งอาจต้องการพลังการประมวลผลมากกว่าที่ส่วนประกอบฮาร์ดแวร์เหล่านี้จะมอบและฮาร์ดแวร์เฉพาะสามารถให้การประมวลผลที่เหมาะสมที่สุด
ตัวอย่างเช่นภายในQualcomm® Snapdragon ™ 855 Mobile Platform คุณจะพบQualcomm® Hexagon ™ 690 ตัวประมวลผลสัญญาณดิจิตอล (DSP) ล่าสุดหน่วยประมวลผลสัญญาณ Vector ที่ปรับปรุงแล้วและตัวเร่ง Tensor ใหม่สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ Snapdragon Mobile Platforms อื่น ๆ ยังมีส่วนประกอบของ Hexagon DSP ที่มีความสามารถที่แตกต่างกันไป ด้วยที่กล่าวว่าตาข่ายมุ้งไม่ได้ จำกัด เพียงแค่ทำงานบน DSP บน Snapdragon และแพลตฟอร์มมือถืออื่น ๆ ประเภทของโปรเซสเซอร์ที่ใช้ขึ้นอยู่กับปริมาณงาน
Qualcomm Snapdragon 855 การปรับปรุงการเรียนรู้ของเครื่องเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า
Qualcomm Technologies เปิด DSP และความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักรแก่นักพัฒนาบุคคลที่สามผ่านQualcomm® Neural Processing SDK สิ่งนี้ทำให้แอพสามารถใช้งานโครงข่ายประสาทในแกนฮาร์ดแวร์ใด ๆ ภายในแพลตฟอร์มมือถือ Snapdragon ตัวอย่างเช่นสมาร์ทโฟน Google Pixel แตะที่ Hexagon DSP และ Visual Core ของตัวเองเพื่อเร่งคุณสมบัติการถ่ายภาพ HDR + ที่น่าประทับใจ Qualcomm Technologies ทำงานร่วมกับผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์เช่น Arcsoft, Elevoc, Polar, Loom, Mobius, Morpho และอื่น ๆ อีกมากมายรองรับคุณสมบัติต่างๆตั้งแต่โบเก้วิดีโอไปจนถึงการสร้างภาพแทนตัวโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องบน DSP
AI สามารถกำหนดอนาคตของการถ่ายภาพได้
ตอนนี้เรารู้แล้วว่าเครือข่ายประสาททำงานได้อย่างไรคำถามสำคัญคือเราและรูปถ่ายของเราทำอะไรได้บ้าง
โครงข่ายใยประสาทเทียมถูกใช้เพื่อปรับปรุงอัลกอริธึมการถ่ายภาพทั่วไป ยกตัวอย่างเช่นการลดเสียงรบกวนสามารถปรับปรุงให้ดีขึ้นได้ด้วยการฝึกอบรมเพื่อให้ภาพที่เหนือกว่าสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับกล้องหรือประเภทของการถ่ายภาพที่เฉพาะเจาะจง เช่นเดียวกันสำหรับแสงน้อยโครงข่ายประสาทสามารถตรวจจับส่วนที่สว่างและมืดของภาพทำให้สามารถปรับแสงและสีในส่วนต่าง ๆ ของฉากได้
กรณีการใช้งานขั้นสูงจะพบได้ทั่วไปในการถ่ายภาพสมาร์ทโฟน การซูมความละเอียดสูงพิเศษใช้มุ้งประสาทเพื่อรวมภาพหลาย ๆ ภาพไว้ในช็อตความละเอียดสูงเดียวเพื่อการซูมดิจิตอลที่เหนือกว่า นอกจากนี้ยังสามารถฝึกประสาทอวนเพื่อเชื่อมต่อการเปิดรับแสงหลายภาพพร้อมกันเพื่อเพิ่ม HDR และการถ่ายภาพกลางคืน
การถ่ายภาพ AI อาจรวมถึงการซูมความละเอียดสูงสุดโบเก้แบบเรียลไทม์และคุณภาพของภาพที่ดีขึ้น
วิดีโออาจได้รับประโยชน์จากการใช้เทคโนโลยีนี้ การตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ได้รับการออกแบบมาเพื่ออนุญาตให้แอพพลิเคชั่นแนะนำเอฟเฟ็กต์โบเก้ซอฟต์แวร์ลงในวิดีโอทันทีที่คุณบันทึก เทคนิคที่คล้ายกันยังสนับสนุนการสลับและการลบวัตถุแบบเรียลไทม์ ซึ่งรวมถึงการสลับพื้นหลังในวิดีโอการเปลี่ยนหรือลบสีและแม้แต่การเปลี่ยนรายการเสื้อผ้าหรือวางอวตารดิจิทัลลงในวิดีโอของคุณโดยตรง
พลังของระบบเครือข่ายประสาทและการถ่ายภาพ AI มีตั้งแต่การปรับปรุงคุณภาพเพื่อช่วยปิดช่องว่างของ DSLR ไปจนถึงเครื่องมือสร้างสรรค์ที่ทรงพลังที่ช่วยให้การสร้างเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครเป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าจะด้วยวิธีใดก็ตามมันเป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพซึ่งเป็นพื้นฐานในการปรับปรุงในอนาคตโดยมุ่งเน้นไปที่การถ่ายภาพมือถือ
ต่อไป: ของแถมจาก Google Pixel 3 XL
เนื้อหาสนับสนุนโดย Qualcomm Technologies, Inc.
Qualcomm Snapdragon, Qualcomm Hexagon, Qualcomm Adreno, Qualcomm Spectra, Qualcomm AI Engine และ Qualcomm Kryo เป็นผลิตภัณฑ์ของ Qualcomm Technologies, Inc. และ / หรือ บริษัท ในเครือ
