İçerik

• Yapay sinir ağları nasıl çalışır?
• Akıllı telefonunuzdaki sinir ağları
• AI fotoğrafın geleceğini şekillendirebilir

Hesaplamalı fotoğrafçılık, yüksek kaliteli kamera donanımı ve görüntü sinyali işlemcilerine ek olarak, son teknoloji mobil fotoğrafçılık, yapay zeka (AI) olarak da bilinen makine öğrenme algoritmalarıyla daha da güçlendiriliyor. Bu fotoğrafçılık tekniği, DSLR benzeri kaliteye yönelik baskıda kaliteyi arttırırken, resim ve video çekmenin ve düzenlemenin yaratıcı yollarını sunar.

Makine öğrenmesinin anahtarı sinir ağlarının kullanılmasıdır. Bu, genellikle insan beynine benzeyen bir algoritma türüdür. Bu karşılaştırma bir sinir ağının, veri kullanımı yoluyla, kalıpları tanıma, ses ve görüntü gibi karmaşık veri türleri için son derece hassas sınıflandırmalar yapmasına izin verme becerisi ile elde edilmiştir.

Fotoğrafa gelince, gözlemleme, öğrenme, üretme ve sınıflandırma yeteneğinin geniş bir uygulama alanı vardır. Bu uygulamalar, işlem sonrası algoritmaları geliştirmek için bilgisayarlı fotoğrafçılık teknikleri üzerine inşa etme, 4K video içeren gerçek zamanlı yazılım bokeh yazılımı veya hatta giydiğiniz kıyafetlerin renklerini tamamen değiştiren özellikler içerebilir.

Yapay sinir ağları nasıl çalışır?

Yapay sinir ağları oldukça karmaşık bir konudur, bu yüzden sadece buradaki temel bilgileri ele alacağız. Daha ileri okumalar için, burada ve buradaki kılavuzlara bakın.

Yapay sinir ağları, bazı hesaplamaların yapıldığı yerin göstergesi olan düğümlerden oluşur. Her düğüm, belirli bir düğümün önemini artıran veya azaltan bir girdiyi bir ağırlıkla birleştirir. Birkaç düğüm genellikle paralel olarak çalışır ve daha büyük bir görevi gerçekleştiren bir düğüm katmanı oluşturur. Bu, örneğin bir resimdeki özellik tespiti olabilir. Birden fazla düğüm ve katman birlikte toplanabilir ve daha güçlü özelliklere sahip daha derin bir ağ oluşturarak diğer düğümlere ve katmanlara aktarılabilir.

Her bir düğümden ve katmandan gelen çıktı, bir olasılık işlevi olarak ölçeklenir. Bir sinir ağı, birçok farklı özellik ve özniteliğe bakarak, girdiyi beklenen tüm çıktılara karşı olasılık eşleşmesi olarak değerlendirebilir. Bu, görüntü algılama algoritmalarının bir resmin kedi mi yoksa turuncu gibi mi görüneceğine karar vermesidir, ancak ilk önce ne arayacağınızı söylemeniz gerekir.

Yapay sinir ağları geleneksel bilgisayar algoritmaları gibi programlanmamıştır. Bunun yerine, görüntüler, ses dosyaları vb. Gibi veri kümeleri üzerinde eğitilirler. Her düğümün ağırlıkları, ağın girdileri doğru çıktılarla eşleştirmede ne kadar iyi çalıştığına bağlı olarak, bir geribildirim döngüsü aracılığıyla zaman içinde kademeli olarak ayarlanır. Kuralların bu kademeli “öğrenmesi”, önemli bir hazırlık, zaman ve bilgi işlem gücü gerektirir, ancak olağanüstü derecede doğru sonuçlar verir.

Akıllı telefonunuzdaki sinir ağları

Yapay sinir ağları, akıllı telefonunuz da dahil olmak üzere bir dizi hesaplama cihazında ortak olan CPU ve GPU parçaları dahil olmak üzere çeşitli donanım bileşenleri üzerinde çalışabilir. Bununla birlikte, bazı sinir ağları bu donanım bileşenlerinin verebileceğinden daha fazla işlem gücü gerektirebilir ve özel donanım gereken en iyi işlemi sağlayabilir.

Örneğin Qualcomm® Snapdragon ™ 855 Mobil Platform içerisinde, en son Qualcomm® Hexagon ™ 690 Dijital Sinyal İşlemcisi'ni (DSP) bulacaksınız; bu sayede makine öğrenimi için özel Vector işlem üniteleri ve yeni bir Tensor Hızlandırıcı bulunuyor. Diğer Snapdragon Mobil Platformları, çeşitli özelliklere sahip Hexagon DSP bileşenine de sahiptir. Bununla birlikte, sinir ağları sadece Snapdragon ve diğer mobil platformlarda DSP’de yayınlanmakla sınırlı değildir. Kullanılan işlemcinin türü iş yüküne bağlıdır.

Qualcomm Snapdragon 855 önceki nesillere göre makine öğrenmesi iyileştirmeleri

Qualcomm Technologies, DSP ve makine öğrenme yeteneklerini Qualcomm® Sinir İşleme SDK'sı ile üçüncü taraf geliştiricilere açar. Bu, uygulamaların bir Snapdragon Mobile Platform içindeki herhangi bir donanım çekirdeğinde sinir ağlarını çalıştırmalarına izin verir. Örneğin, Google Pixel akıllı telefonlar etkileyici HDR + fotoğrafçılık özelliğini hızlandırmak için Hexagon DSP ve kendi Görsel Çekirdeğine dokunuyor. Qualcomm Technologies, ArcP, Elevoc, Polar, Loom, Mobius, Morpho ve daha fazlası gibi yazılım satıcıları ile birlikte çalışmakta ve DSP'de çalışan makine öğrenmesini kullanarak video bokeh'den avatar yaratmaya kadar değişen özellikleri desteklemektedir.

AI fotoğrafın geleceğini şekillendirebilir

Şimdi sinir ağlarının nasıl çalıştığını biliyoruz, asıl soru bizim ve fotoğraflarımız için ne yapabilirdi?

Yapay sinir ağları, bir dizi ortak fotoğrafçılık algoritmasını geliştirmek için kullanılır. Örneğin, gürültü azaltma, belirli bir fotoğraf makinesine veya çekim türüne uyarlanmış üstün görüntü temizliği sunma eğitimi ile geliştirilebilir. Aynı şekilde, düşük ışıkta, sinir ağı görüntünün parlak ve karanlık kısımlarını algılayarak sahnenin belirli bölümlerinde ışık ve renk geliştirmelerine olanak tanır.

Akıllı telefon fotoğrafçılığında daha gelişmiş kullanım durumları giderek daha yaygın. Süper çözünürlüklü zoom'lar, birden fazla görüntüyü mükemmel görünümlü dijital zoom için tek bir yüksek çözünürlüklü çekimde birleştirmek için sinir ağlarını kullanır. Yapay sinir ağları, gelişmiş HDR ve gece çekimleri için çoklu fotoğraf pozlarını birlikte doğru şekilde dikmek için de eğitilebilir.

AI fotoğrafçılığı süper çözünürlüklü zoom, gerçek zamanlı bokeh ve gelişmiş görüntü kalitesi içerebilir.

Video, bu teknolojinin benimsenmesinden de yararlanabilir. Gerçek zamanlı nesne algılama, uygulamaların, kayıt sırasında doğrudan videoya yazılım bokeh efektleri eklemesine izin vermek için tasarlanmıştır. Benzer teknikler aynı zamanda gerçek zamanlı nesnelerin değiştirilmesini ve kaldırılmasını da destekler. Bu, bir videodaki arka planı değiştirmeyi, renkleri değiştirmeyi veya kaldırmayı ve hatta giysi öğelerini değiştirmeyi veya dijital avatarları doğrudan videonuza eklemeyi de içerir.

Yapay sinir ağları ve AI fotoğrafçılığının gücü, DSLR üzerindeki boşluğu kapatmaya yardımcı olmak için kalite geliştirmelerinden benzersiz içerik üretmeyi kolaylaştıran güçlü yaratıcılık araçlarına kadar uzanır. Her iki durumda da, mobil fotoğrafçılıkta gelecekteki gelişmeler için temel olan güçlü bir teknolojidir.

Sonraki: Google Pixel 3 XL uluslararası hediye!

Qualcomm Technologies, Inc. tarafından desteklenen içerik

Qualcomm Snapdragon, Qualcomm Altıgen, Qualcomm Adreno, Qualcomm Spectra, Qualcomm AI Motoru ve Qualcomm Kryo Qualcomm Technologies, Inc. ve / veya yan kuruluşlarının ürünleridir.