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澳博国际网址:新加坡如何保障“特金会”?

文章来源:澳博国际网址    发布时间:2018年05月25日 17:04  【字号:      】

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机长6米、机翼13米▲

宣战顺丰!今天,沉寂10年的中国邮政正式宣布!

看这庞大的容量:

具有250kg有效载荷▲

第二,利用自身资源优势,利用相互之间的技术互补优势,共同打造整个生态。我觉得这个意义非常重大,也是我们希望看到的,未来的前景不可限量。

渲云成为Unity全球独家云渲染平台,填补交互式内容云端渲染空白

▼Unity将提供给中小开发者提供一些渲染云服务,会不会有相关优惠的措施服务到中小开发者?除此之外,在Unity覆盖到开发团队里面,怎么建立不同项目大小,来合理使用云渲染?

张俊波:我相信渲染定价措施,一般是由赞奇来确定,但我相信赞奇会给中小开发者提供非常基础的服务层次,这样的话中小开发者可以比较低成本的来使用云渲染服务。

另一方面,如何判断是不是中小企业?我们现在还没有定义,如何是中小企业。大家在游戏行业,或者在内容创造行业,大家可能会比较了解,大企业对他们的IP保护是非常敏感的。所以,很多很多这样的企业,都会做内容开发。未来我们可能会进入私有云,但是对公有云上面提供的服务,对IP很敏感的大企业,一般不太适用。所以,由此我们可以区分开来。

梅向东:我来补充一下。我觉得未来我们应该可以做这样的几件事:

图 1 说明了我们的环境配置。环境非常暗:相机处照度低于 0.1 勒克斯。曝光时间设定为 1/30 秒。光圈为 f / 5.6。在 ISO 为 8000(一般情况下被认为是一个较高的值)时,尽管使用具有高感光度的全画幅索尼传感器,相机仍会产生基本上为黑色的图像。ISO 为 409600 时(大部分相机达不到这个水平),场景内容可辨,但图像暗淡、噪声多且色彩失真。即使是最先进的去噪技术 [32] 也不能消除这种噪声或解决色偏问题。一种解决办法是使用一组连拍图像 [24,14] 合成,但在极低照度的情况下,连拍对齐算法也很容易会失败,并且连拍流程不能用于视频捕捉。

CVPR 2018|无需额外硬件,全卷积网络让机器学习学会夜视能力

图 1:使用卷积网络得到的低照度图像(昏暗的室内环境,相机的照度(illuminance)<0.1 勒克斯,索尼 α7SII 传感器曝光 1/30 秒)。(a)ISO 为 8000 的相机得到的图像。(b)ISO 为 409600 的相机得到的图像。图像受到了噪音和颜色偏差的影响。(c)基于(a)中原始传感器数据,并经过我们提供的卷积网络处理得到的图像。

我们提出了一种新的图像处理流程,即通过数据驱动的方式解决极低照度环境摄像问题。具体来说,我们通过训练深度神经网络得到一个处理低光度原始数据的图像处理流程,包括颜色转换、去除马赛克、降噪和图像增强。端到端的训练流程可以避免噪声放大和误差累积,这也是传统相机处理流程的特点。

大多数现有处理低照度图像的方法都是在合成数据或无效的低照度图像上进行评估的。就我们所知,还没有合适的、能用于训练或测试处理快速低照度图像技术的数据集。因此,我们收集了一些在低照度条件下快速曝光拍摄的原始图像作为新数据集。每个低照度图像都具有对应的长曝光高质量参考图像。我们在新数据集上取得了良好的成果:低照度图像被放大了 300 倍的同时,其噪声也得到了有效的抑制且颜色转换正确。

表 1:SID 数据集包含 5094 个原始短时曝光图像,每个图像都有一个长时间曝光图像作为对应参考。图像由两台相机收集(顶部和底部)。从左到右分别是:输入图像和参考图像的曝光时间比、滤波器阵列、输入图像的曝光时间以及每种情况的图像数量。




(责任编辑:楚晨园)

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