MIT araştırmacıları, düşük boyutlardaki “daraltılmış” görüntü ve videolardan kaybedilen değerli verileri geri kazanabilen bir model geliştirdi.
Temel olarak, tüm görsel veriler dört boyutu (bir zaman boyutu ve üç boyut alanı) bir veya iki boyuta daraltır. MIT araştırmacıları, bu kaybolan bilgilerin bir kısmını geri kazanıp, yeniden yaratabilecek bir “görsel küçültme” modeli geliştirdi. Model, videolarda hareketi bulanıklaştırılmış veya bir kişinin köşelerdeki hareketlerini yalnızca belirsiz bir boyutlu çizgiler olarak yakalayan yeni kamera türlerinden alınan görüntüleri yeniden oluşturmak için kullanılabilir. Daha fazla teste ihtiyaç duyulurken, araştırmacılar bu yaklaşımın bir gün 2B tıbbi görüntüleri daha bilgilendirici 3B vücut taramalarına dönüştürmek için kullanılabileceğini, bu da yoksul ülkelerde tıbbi görüntülemeye fayda sağlayabileceğini düşünüyor.
Araştırmacılar, düşük boyutlu projeksiyonlar (yani bir videoyu tek bir görüntüyle birleştirerek yapılan uzun pozlama) ve orijinal yüksek boyutlu (yani gerçek video) görüntülerle beslenen kıvrılmış bir sinir ağı eğitmişler. Bu verileri kullanarak, algoritma ikisi arasında gördüğü kalıpları tespit etmeyi ve yeniden yaratmayı öğrenir.
Bu durumda eğitimli modelleri, “bacaklarının pozisyonuna ve kişinin kameraya doğru ya da kameradan uzaklaşırkenki boyutuna kadar” yürüyen bir kişinin 24 karesini yeniden yaratabildi.
Piksellerdeki ipuçları
Uzun pozlamalı çekimler yapan dijital kameralar, temel olarak her piksele belirli bir süre boyunca fotonları toplar. Bir nesnenin zaman içindeki hareketini yakalarken, kamera hareket yakalayan piksellerin ortalama değerini alır. Ardından, bu ortalama değerleri, nesnenin yörüngesinin imza bulanık çizgilerini oluşturan hareketsiz görüntünün karşılık gelen yüksekliklerine ve genişliklerine uygular. Piksel yoğunluğundaki bazı farklılıkları hesaplayarak, hareket teorik olarak yeniden yaratılabilir.
Araştırmacılar, ortalama bir pikselde kaybolan boyutlarla ilgili ipuçlarını yakalayan evrimsel bir sinir ağına (CNN) dayanan genel bir model geliştirdi.
Sentezleme Sinyalleri
Sinir ağının eğitimde, araştırmacılar CNN'e binlerce projeksiyon çifti ve sinyaller adı verilen yüksek boyutlu kaynaklarla beslediler. CNN, sinyallerdekilerle eşleşen projeksiyonlardaki piksel desenlerini öğrendi. CNN'e güç vermek, CNN çıkışlarının bazı istatistiksel olasılıklar boyunca girdileriyle ne kadar iyi eşleştiğini değerlendiren değişken otomatik kodlayıcı adı verilen bir yapıdır. Bu yapıda, model verilen projeksiyonu üretebilecek tüm olası sinyallerin bir alanını öğrenir. Bu, özünde, bir projeksiyondan olası tüm eşleşme sinyallerine nasıl gideceğinize dair bir tür taslak oluşturur.
Daha önce görülmeyen projeksiyonlar gösterildiğinde; model, piksel desenlerini not eder ve bu projeksiyonu üretebilecek tüm olası sinyalleri takip eder. Ardından, projeksiyondaki tüm verileri ve sinyaldeki tüm verileri birleştiren yeni görüntüler sentezler. Bu sayede, yüksek boyutlu sinyali yeniden yaratır.
Bu haberi, mobil uygulamamızı kullanarak indirip,
istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz:
Kusura bakmayın, bu bölüm bende migren yaptı. Adblocker kullanıyorsanız filtre: www.donanimhaber.com##.owl-stage
Efsane Türkiye’ye gelse alırım..
Başka reklamınız yokmu yav yıllardır aynı post
O ışık efektleri sadece yanlarda değil üstte de olmalıydı. Böylece tabancayı kullanan, kafasını yana eğmek zorunda kalıp, fıtık olmaz. Aynısını küçükken ışıklı ayakkabımda yaşamıştım oradan biliyorum. Ayakkabıma yan bakmaktan düz yürüyemiyordum. Hava atmaktan ziyade o havayı yaşamayı tercih ederim. 7 de olsam 70 de olsam kararım değişmeyecek.
Kaç aydır güne bu reklamla başlıyorum artık bağımlılık yaptı her gün bir toz alınca günümün anlamı oluyor (!)
zaten 40 saat çalışıyorum
Türkçe dil desteği yok ne kullandıüımızı bilmiyoruz
Mukemmel bir silah acaba ne kadar hızlı atıyor. [resim]
Fiyat makul olsa efsane olur gerçekten ya.
arkadaşlar fc24 gerçekten bedavaya veriliyor kaçırmayıınn
bu reklam daha ne kadar kalacak
30 yıldır bunu görüyoruz
@ccguven sizden daha istilacı olamazlar...
Vay bee, bu cihaz xiaomi çıktı ben de diyordum kim üretmiş..
hocam 4x daha iyi direk hs attirir
Über
Evet ama 6x scop daha iyi gider buna daha uzaktaki hedefler için. Gerektiğinde 3x'e de çekebilirsin falan :D
Muskun alev tabancası vs bu
İstilacı güvercinlere karşı iyi olur. 5 10 dk da bir sopayı alıp kovalamak yordu artık.
Yakında su atan F18 falanda yaparlar :)