ai怎样ai怎么做灯光光亮度

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进入到2018年以来电视产业经历了┅轮新的洗牌,过去以低价著称的互联网电视在整体市场向高端化、品质化转型的趋势之下被大浪淘沙般淘汰出局而电视产品间的竞争吔重新回到了以用户体验为核心,为用户创造附加价值的正确道路之上在这其中,国产品牌创维一直深耕AI人工智能领域致力于让电视荿为人们生活中的好帮手。

人工智能是近两年科技圈最为热门的话题之一而电视作为客厅当中最为核心的家电产品,在人工智能技术的加持下被赋予了更多的责任不过遗憾的是,目前大多数电视机搭载的人工智能技术仅能够实现一些最基本的语音功能并且在语义识别仩也不尽如人意,用起来甚至还没有遥控便捷这也让人工智能这项概念正在被“玩坏”。

创维55英寸G60电视评测

创维在近期全新推出的全时AI囚工智能电视与其它普通AI电视不同它能够做到随时唤醒、有求必应,还能够将电视秒变音箱不仅能够满足用户对于电视的基本需求,還能够为用户的生活带来更多便利这也是创维该系列产品的核心竞争力。

近日55英寸的创维G60全时AI人工智能电视也来到了中关村在线评测室,在考量其人工智能技术实用性的同时我们还会通过其它维度来综合测试它的表现。目前整个电视市场的竞争异常激烈能否凭借其核心的AI技术脱颖而出,让我们拭目以待

电视大部分都会摆放在客厅当中使用,所以外观设计也是非常重要的一环创维作为国内老牌电視厂商,深知消费者需求不仅在整体的造型和配色上进行了创新,同时在做工用料上也延续了创维多年以来的优势

创维55英寸G60电视

  創维G60电视整体以黑色为主,电视的边框和底座则使用了钻石切割的典雅金色装饰条彰显出了电视的整体质感和高端气质。电视的底部还搭配了音箱布将现代的科技感和古典元素融为一体,能够与众多家居环境进行很好的融合

  创维G60电视在机身背部设计上做得同样足夠用心,采用了精密的一体式后壳结构同样显得非常整洁,同时后壳表面还经过了欧式菱纹处理进一步增强了电视的古典之感,还保證了机身的简洁性

目前用户对于影音需求越来越高,经常需要连接外部设备创维G60电视在接口方面较为丰富,能够满足大多数使用者的外接需求

创维G60电视的遥控器整体采用了金属磨砂材质,触控也非常精准遥控器的握感也同样舒适。相较于复杂的遥控器按键该款遥控器还做出了最大限度的精简,上手简单即使是老人和小孩子使用也能够轻松上手。

由于我国儿童以及青少年的近视率越来越高护眼問题也成为了目前电视行业的热门话题。造成我们眼睛疲劳视力下降的元凶之一就是电视散发出的蓝光。中国标准化研究院视觉健康实驗室进行了LED蓝光对人眼视觉疲劳影响的研究近600人次的人眼视觉生理实验结果显示,屏蔽15%的蓝光比不屏蔽蓝光的被试者的视觉疲劳度低了菦21%可见蓝光对人眼危害有多大。

有害蓝光会对人眼造成诸多伤害

以液晶电视为例其LED灯珠产生的白色背光源并不是它本身就是白色,而昰通过高能量蓝光来激发白色荧光目前的LED灯珠都会使用蓝光打在荧光粉上产生黄光,黄光被蓝光激发出来后它们一起从LED里面照射出来,所以我们会看到白光其实这只是蓝与黄两种颜色混合在一起的复合光而已,而有害蓝光就是从这里面来的

LED灯珠产生的白色背光源并鈈是它本身就是白色

物理学研究表明,波长越短能量越高,其穿透力也就更强蓝光的波长相对较短,所以人们非常关注蓝光对于人眼嘚危害而这些以LED为发光源的屏幕,其光源的峰值光谱都是这种短波蓝光看的时间越长,对人眼的伤害也就越大

蓝光波长相对较短,能量大

酷开G60电视所采用的防蓝光技术从“LED背光源”入手利用芯片的优化算法,将发光灯珠的光谱进行了平稳处理滤除波长在415~455纳米的囿害蓝光,同时保证无害蓝光的输出让屏幕的颜色和画面显示均不受到影响。酷开这项防蓝光技术不仅从根源上扼制住了蓝光同时还保证了出色的画面输出。

创维G60电视保护家人眼健康

这项防蓝光技术能够有效降低80%~90%的有害蓝光获得了行业以及消费者的一致认可。德国萊茵TüV(国际领先的技术服务供应商和第三方检测机构)还为酷开颁发了全球在电视机领域第一张低蓝光证书中国电子视像行业协会也為酷开防蓝光技术颁发了“2017创新技术”鉴定证书。从健康护眼的角度来看创维G60电视表现得足够出色。

创维G60电视搭载了全新升级的酷开AI系統该套操作系统基于AI引擎不断学习优化,能够更全面的识别用户行为更懂得用户的需求,同时还能够主动思考、主动服务根据不同鼡户的需求智能调配系统资源,为用户个性化定制“恰到好处”的智能解决方案使用起来更简单,更省心

可以设置遥控器上的快捷功能键

  酷开全新AI系统整体采用了下拉式瀑布流设计,纵向展现更多内容减少了逻辑层级,增加了内容在用户使用一段时间之后,进荇大数据分析进行内容推荐每一个内容板块支持无限下拉。在整个测试过程中没有任何卡顿切换界面时也十分流畅。与一些合资品牌產品相比不论从使用逻辑还是操作体验度上都非常出色,优势非常明显

·小维AI:对话式人工智能语音系统

  创维G60电视内置了小维AI人笁智能语音系统,它是由创维与百度共同研发是一套全新对话式人工智能语音系统,高度整合了创维语音交互技术与百度信息、服务生態优势可以满足用户全场景、全语境和全生态语音交流与服务。

电视内置远场语音在5米的范围内即使不适用遥控器也能够做到即刻唤醒,能够实现180°全方位识别,在嘈杂和待机状态下都能够使用。小维AI也是一套百科全书可以解决用户在观影时对电视画面中任意图像的疑问。同时它还支持用户的多轮发文随问随答,为用户生活的方方面面带来便捷

·内容资源:享有海量爱奇艺优质资源

在线资源的丰富程度也是目前消费者选购电视重要考量点之一,创维G60电视搭载了爱奇艺电视版也就是银河奇异果平台资源。同时体育内容也相当丰富拥有PPTV聚体育资源,足球五大联赛、WWE、UFC内容都能够看到影视、体育、音乐、优质片源都能够在这些平台上找到,一应俱全

除去影视资源外,系统搭载的应用商店中的内容也相当丰富其中主要包括了精品、游戏类、音乐类、健身类、榜单五大模块,里面涵盖了众多应用APP这样分类明显的UI设计可以让使用者更加清楚自己需要什么样的应用,同时它还能够通过不同功能和种类为用户推送最新上线的APP无论是遊戏还是应用上新速度非常快。

画质表现是电视产品最为关键的一环创维G60电视在画面表现上主要进行了3大提升。首先是进一步增强了对仳度自动将图像信号分成5184个区域,并按照区域内的亮度与内容分布精准控制图像的明暗程度从而实现更高对比度和更立体的画面;其佽针对网络点播分辨率较低的画面,超解像技术的智能降噪技术和智能细节提升技术可以有效去除画面噪点使色彩过渡自然,细节展现清晰;最后G60还具备超级防抖大师技术通过插入运动补偿帧,提升电视刷新率有效解决画面抖动、拖尾等问题。下面就让我们一起来看看创维G60电视的实际表现

·4K视频测试:细节呈现清晰,黑场表现惊艳

在4K视频测试环节我们同样挑选出了三段具有代表性的片源,这个环節主要是对动态画面的考量以及对解码和播放流畅性的考验。

画面层次感交代清楚色彩准确度较高
黑场没有出现明显漏光情况
整体意境真实还原,细节交代清晰

在4K视频的测试当中创维G60电视没有出现卡顿的情况,解码迅速第一段测试视频对于不同色彩做到了精准展现,整体表现非常鲜活具有层次感;第二段是对于夜景的展现黑场表现堪称完美,没有出现明显漏光情况这需要电视有足够的控光能力;第三段则是对自然环境画面的还原,整体意境以及环境细节交代清晰

·4K HDR视频测试,亮度增益明显暗部细节令人满意

这一环节主要考驗电视对于画面亮度、暗部细节、色彩以及还原整体真实性的能力。虽然目前有众多电视均搭载了HDR技术但是带来的效果却有着很大差异,下面一起来看看G60电视在本环节的表现

保证高亮度的情况下不丢失暗部细节
高亮度下让色彩变色更加鲜活
局部高亮度表现出色,暗部细節展现清晰

在播放HDR内容时我们能够明显感受到画面亮度的增益,更高的亮度无疑会呈现出更丰富的细节与色彩通过测试视频我们可以看到创维G60电视对于暗部细节的表现尤为出色,对于漏光的控制也足够让人满意高亮的光线也做出了更加真实的还原,整体表现足够令人滿意


  从创维G60电视的整体表现来看,其在各个维度的表现比较均衡在产品的外观设计上融入了古典元素,与科技感进行了很好融合;同时在画质表现上得益于创维深厚的控光技术与高亮度表现呈现出了不俗的出色画面;从背光源入手的防蓝光技术有效抑制了蓝光危害,保护眼健康;最为主要的是其搭载的AI人工智能语音系统成功的让电视成为了用户生活中的好帮手。

  55英寸的创维G60电视目前在京东嘚售价为5998元从价格我们也可以看出它是一款定位于中端主流级产品。从综合表现实力来看G60是这个级别当中性价比较高的产品,因为它嘚表现足够均衡同时还能够给用户带来更多附加价值,推荐给注重智能操控和画质表现的用户群体

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作者 | 陈亮 华为云 EI 布道师
前线导读:虽然人工智能浪潮已经热火朝天地进行了若干年但对于很多企业来说,机器学习依然很遥远听起来既昂贵,又困难还需要大量高科技人才。不过目前这个复杂的领域有一个趋势:一切皆服务(everything-as-a-service)——无需太多投资即可快速将机器学习用到实际业务中。通过使用机器學习云平台提供的服务你可以开始构建第一个模型,只要一个小团队就可以从机器学习的预测中获得有价值的信息。机器学习服务(Machine learning as a service, MLaaS)指的是包含机器学习大多数基础问题(好比数据预处理、模型训练、模型评估以及预测)的全自动或者半自动云平台的总体定义

就目湔国内市场来看,已有不少企业布局机器学习云平台并对外提供服务也有很多公司基于开源组件着手开发自己的机器学习云平台,便于哽好地开展企业内部的机器学习应用在竞争激烈的 AI 框架和平台市场,去年下半年问世的华为云 AI 平台 ModelArts 凭什么脱颖而出开发者为什么要选擇 ModelArts?本文将深度解读 ModelArts 的技术架构和具体实践希望你能从中找到答案。

更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)

ModelArts 是华为全栈全场景 AI 解决方案面向用户和开发者的门户作为一站式 AI 开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成忣端 - 边 - 云模型按需部署能力,帮忙用户快速创建和部署模型管理全周期 AI 工作流。

繁多的 AI 工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰 AI 笁程师的诸多难题ModelArts 最初是从华为内部衍生出来的一个产品,因为华为内有很多算法工程师、AI 开发工程者这些痛点都会遇到,我们就把這些已经遇到的 AI 开发问题找到了对应的解决方案积累下来,最后做成了 ModelArts 这个平台目标是提供一站式的 AI 开发平台给开发者,从数据准备箌算法开发训练模型,最后把模型部署起来集成到生产环境。因此ModelArts 平台在华为云上开放给开发者之前,已经是被内部众多 AI 工程师锤煉出来的 AI 平台以下是 ModelArts 功能总览:

AI 开发过程中经常需要处理海量数据,数据准备与标注往往耗费整体开发一半以上时间ModelArts 数据处理框架包含数据采集、数据筛选、数据标注、数据集版本管理功能,支持自动化和半自动化的数据筛选功能自动化的数据预标注及辅助自动化标紸工具。AI 开发者可基于框架实现数据标注全流程处理如下图所示:

ModelArts 支持各种 AI 场景,如计算机视觉、自然语言处理、音视频场景等;支持圖片、文本、语音、视频多种标注任务如图片分类、对象检测、图片分割、语音分割、文天职类等场景的数据标注任务;同时支持面向洎动驾驶、医疗影像、遥感影像等领域标注的数据处理和预标注。

ModelArts 平台提供涵盖以上场景的标注工具提供满足个人开发者独立标注、业餘小团队小规模协作标注,和专业团队的大规划标注协同的项目化管理针对大规模团队的标注,提供专业的项目管理、人员管理、数据管理实现从项目创建、分配、管理、标注、验收全流程。针对个人小团队小规模协作标注提供便捷易用的标注工具,最小化项目管理開销

标注平台确保用户数据平安性,确保用户数据仅在授权范围内使用标注对象分配策略确保用户数据的隐私性,实现标注数据脱敏需求

标注工具提供 2D 框、3D 框、多边形、点、直线、mask、曲线等标注图形。支持像素级的分割支持数据的预标注功能,通过预置算法和用户洎定义算法实现数据在加载后自动标注人工仅需要少量手工修正;如下图例子支持数据的自动辅助标注能力,标注员可通过简单标识后由工具自动化标识准确信息(如轮廓信息),在特定领域可提升人工标注效率 10 倍

在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择 AI 算法框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情,使得学习 AI 开发上手慢门槛高为了解决这些问题,ModelArts 算法开发平台简囮了整个开发过程以降低开发门槛,算法开发过程如下图所示:

支持所有主流的 AI 算法框架

机器学习和深度学习领域主流开源的训练和嶊理计算框架包含 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等。ModelArts 平台为适应不同开发者的开发习惯及不同应用场景支持所有主流 AI 计算框架,并提供友好易用的开发和调测环境支持传统机器学习算法运行,如逻辑回归决策树,聚类算法等;支持 CNNRNN, LSTM 等多种类型的深度学习算法执行。

简化面向分布式训练的算法开发

深度学习需要大规模的加速计算往往需要大规模 GPU 集群进行分布式加速。而现有的开源框架需要算法开发者写大量的代码实现在不哃硬件上的分布式训练而且不同框架的加速代码都不相同。为了解决这些痛点需要一种轻型的分布式框架或者 SDK,构建于 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等深度学習引擎之上使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好ModelArts 的 MoXing 可以很好地解决这些痛点,开发者基于 MoXing 开发的代码如下图所示:

  1. 简囮调参集成多种调参技巧包,如数据增强的调参策略可简化 AI 算法工程师的模型调优痛苦。

  2. 简化分布式支持将单机代码自动分布式,使算法工程师不需要学习分布式相关的知识在自动化分布式的同时,也优化了分布式的性能自动化和高性能是相辅相成的。

模型训练Φ除了数据和算法外开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果或者模型训练时间大大增加。

为了降低开发者的专业要求提升開发者模型训练的开发效率及训练性能,ModelArts 基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优如 learning rate、batch size 等自动的调参策略;预置和调优常鼡模型,简化模型开发

当前大多数开发者开发模型时,为了满足精度需求模型往往达到几十层,甚至上百层参数规模达到百兆甚至茬 G 规格以上,导致对计算资源的规格要求极高主要体现在对硬件资源的算力及内存、ROM 的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格以端侧智能摄像头为例,通常端侧算力在 1TFLOPS内存在 2G 规格左右,ROM 空间在 2G 左右需要将端侧模型大小控制在百 K 级别,推理时延控制在百毫秒级别在端侧手机场景下,对功耗发热都有更为严格的限制所以边、端侧场景需要极轻量的小型化模型。

这就需要借助模型精度无损或微损丅的压缩技术如通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术实现模型的自动压缩及调优,进行模型压缩和重新训练的自动迭代以包管模型的精喥损失极小。无需重新训练的低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、邊小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失

当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时在计算机视觉中,ImageNet-1k(包含 1000 个类别的图像分类数据集以下简称 ImageNet)是最经典、常用的一个数据集,如果我们在该数据集上用一块 P100 GPU 训练一个 ResNet-50 模型则需要耗时将近 1 周,这严重阻碍了深度学习应用的开发进度因此,深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题

汾布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果所以分布式加速的调优是一个系统工程,需要从芯片、硬件设计阶段从硬件角度考虑分布式训练架构如系统的整体计算规格、网络带宽、高速缓存、功耗、散热等因素,充分考慮计算和通信的吞吐量关系以实现计算和通信时延的隐藏。

软件设计需要结合高性能硬件特性充分利用硬件高速网络实现高带宽分布式通信,实现高效的数据集当地数据缓存技术通过训练调优算法,如混合并行梯度压缩、卷积加速等技术,实现分布式训练系统软硬件端到端的高效协同优化实现多机多卡分布式环境下训练加速。ModelArts 在千级别资源规格多机多卡分布式环境下典型模型 ResNet50 在 ImageNet

ModelArts Notebook 开发环境非常适匼作为人工智能教学的工具,当前已有多个知名教育机构基于 ModelArts 开设人工智能专业课程

我们将围绕自研 Ascend 910、310 芯片和 Atlas AI 服务器做深度垂直优化,為广大开发者提供更高效、更优性价比的一站式 AI 开发平台降低 AI 开发过程中每一层的开发门槛,把复杂留给华为云 ModelArts把简单留给开发者。哃时也会在强化学习、小样本训练、分布式二阶优化器、模型计算和通信算子的静态调度、设备感知驱动的多级流水线自适应优化、大规模芯片多级互联等新技术领域上持续进步

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