Как научиться видеть в темноте
Как научиться видеть в темноте: 5 способов улучшить ночное зрение
К сожалению, природа не наградила нас способностью видеть в темноте так, как это умеют кошки или совы. Несмотря на это, существует несколько хитростей, которые могут научить ваши глаза быстрее привыкать к сумраку и лучше разглядеть то, что притаилось в потемках. Эти навыки пригодятся, даже если вы не намерены вступить в ряды ночного дозора. Итак, как же можно научиться видеть в темноте?
5 способов, которые помогут быстрее сориентироваться во тьме
Факт. Человеческий глаз полностью привыкает к темноте в течение часа. Однако самая стремительная адаптация происходит в течение первых десяти минут.
1. «Одноглазый Джо»
Если вы знаете, что скоро вам предстоит погрузиться во тьму, к примеру, собираетесь въехать в туннель или спуститься в темный подвал, подготовьтесь заранее. Хотя бы за пару минут до погружения в сумрак, закройте один глаз – это поможет ему заочно привыкнуть к отсутствию света. Когда вы окажетесь во мраке, зажмуренный ранее глаз будет видеть лучше, чем другой.
Факт. Колбочки и палочки – два вида фоторецепторов, которыми располагает сетчатка человеческого глаза. В сравнении с колбочками, палочки примерно в 100 раз более чувствительны к свету. Эта клетка способна зарегистрировать даже попадание в глаз всего двух фотонов.
2. Сканирование пространства
Вследствие того, что концентрация светочувствительных палочек наиболее высока по краям сетчатки, в темноте более эффективно периферийное зрение. Другими словами, если хотите лучше видеть в темноте, пространство вокруг нужно сканировать, а не вглядываться в одну точку, пытаясь что-то разглядеть. Этот эффект можно проверить на ночном небе: когда вы пристально вглядываетесь в едва различимую звезду, она как будто растворяется, а стоит немного перевести взгляд, как небесное тело тут же становится опять заметным.
Факт. В сидячем положение ночное зрение обостряется в 1,5-2 раза.
3. Сахарок или кислинка
Обострить ночное зрение поможет ложка сахара или долька лимона. Секрет в том, что при стимуляции вкусовых рецепторов подобными продуктами, активизируется вся симпатическая нервная система в целом. В том числе и те отделы, которые отвечают за зрение.
Факт. Всего одна выкуренная сигарета снижает остроту зрения в темноте на 15-20 процентов.
4. Кислород и кровообращение
Что бы лучше видеть во тьме, нужно обогатить мозг кислородом. Для этого нужно сделать от 10-12 глубоких вдохов и выдохов. Так же стоит сделать несколько жевательных движений – это усилит кровообращение в голове, что также способствует обострению ночного зрения.
Факт. Светочувствительные рецепторы глаза практически не чувствительны к освещению красного цвета. Именно поэтому, в военных дозорах используются фонари с красным светом и очки с красными стеклами.
5. Свет во тьме
Находясь в темноте, избегайте прямого попадания света в глаза – не смотрите на источники света,какими бы они тусклыми не были. Иначе, сетчатке придется снова приспосабливаться к ночному зрению, а после взгляда на довольно яркий источник света вы можете ослепнуть минут на 5-10. В случае необходимости рассмотреть объект окутанный светом прикрывайте один глаз.
Вот и все секреты ночного зрения, которым совсем несложно научиться. Читать в темноте с помощью этих навыков у вас, конечно, не получиться, но теперь вы не будете хотя бы натыкаться на мебель во время ночных вылазок в уборную. Приятных похождений.
cchen156 / Учимся видеть в темноте: Учимся видеть в темноте. CVPR 2018
перейти к содержанию Зарегистрироваться- Почему именно GitHub? Особенности →
- Обзор кода
- Управление проектами
- Интеграции
- Действия
- Пакеты
- Безопасность
- Управление командой
- Хостинг
- мобильный
- Истории клиентов →
- Безопасность →
ДОКУМЕНТОВ 101 - Как ИИ научился видеть в темноте? | автор: Nishank Sharma
Здравствуйте, меня зовут Nishank, и добро пожаловать в серию PAPERS 101 , в которой мы обсудим новые интересные исследования, проводимые в области машинного обучения и искусственного интеллекта!
Я хотел бы поблагодарить Two Minute Papers и Károly Zsolnai-Fehér за то, что познакомили меня с этой статьей через их канал на YouTube.
В эпоху смартфонов фотографировать при слабом освещении просто необходимо.Все флагманские телефоны поддерживают фотосъемку при слабом освещении, но, как вы, наверное, заметили, результаты не так хороши.
Это связано с тем, что они в основном используют традиционные методы шумоподавления и устранения размытости, которые эффективны для удаления некоторого шума, но не работают в экстремальных условиях, таких как темнота, что является большой проблемой.
Эта статья - решение этой проблемы.
Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая вращается вокруг получения визуального ввода и либо осмысления полученного ввода, либо управления данным вводом каким-либо образом для получения желаемого результата.Документ, который нас интересует, работает по второму варианту использования.
В своей статье « Learning to See in the Dark » , исследователи Chen Chen (UIUC), Qifeng Chen (Intel Labs), Jia Xu (Intel Labs) и Vladlen Koltun (Intel Labs) предложили модель, которая позволяет видеть в условиях чрезвычайно низкой освещенности, почти сравнимых с темнотой, с использованием новых конвейеров обработки изображений с использованием сверточной нейронной сети .
Результаты поразительны!
Если вы сделаете снимок с помощью камеры без фотосъемки при слабом освещении (низкий ISO), он будет выглядеть примерно так:
Если вы щелкнете по тому же снимку камерой для слабого освещения, такой как на флагманских смартфонах, результат будет следующим: что-то вроде того, что показано ниже. Обратите внимание, насколько зернистое изображение из-за фильтров масштабирования, таких как BM3D и более низкого ISO.
Масштабирование + BM3D DenoisingТеперь полностью сверточная сеть берет первое изображение и обрабатывает его, чтобы получить изображение ниже (Да! Я не шучу.)
Изображение после обработки через CNNВ данной модели используется сквозная обученная полностью сверточная сеть, которая использует набор данных необработанных ночных изображений с короткой выдержкой и соответствующих эталонных изображений с длинной выдержкой. Это делает получение результатов в экстремальных сценариях, таких как ночная фотосъемка, очень простым и эффективным по сравнению с традиционными методами удаления шума и размытия.
Как обучается CNN?
CNN обучается на двух наборах изображений.
- Тускло освещенная (почти темная) сцена или изображение с короткой выдержкой в качестве входных данных.
- Соответствующая сцена с нормальным освещением или снимок с длинной выдержкой той же сцены, что и цель.
Нейронная сеть обучается на наборе данных, содержащем 5094 сырых изображения с короткой выдержкой и соответствующие им изображения с длинной выдержкой.
Итак, если вы хотите обучить сеть, вам нужно сначала щелкнуть фотографию при нормальных условиях освещения, которая будет использоваться в качестве целевой переменной для получения ошибки по сети.
Затем вам нужно будет щелкнуть фотографию той же сцены с низкой выдержкой, чтобы она выглядела темной.Это будет вводиться в сеть во время обучения.
Пара этих двух фотографий создаст пару (входная, выходная) для сети, на которой она будет обучена для использования на тестовых изображениях при слабом освещении.
FCN PipelineОбучение проводилось с использованием L1 loss и Adam Optimizer, что дало результаты исключительного качества и делало модель наиболее эффективной до сих пор!
Эта модель ставит под сомнение традиционные методы удаления размытости и шумоподавления. Вот сравнение с традиционным шумоподавлением BM3D - изображение
с использованием традиционного масштабирования изображения с использованием масштабирования + уменьшение шума BM3D после обработки через CNNВы можете сразу заметить разницу.
Если мы сравним производительность CNN с флагманскими мобильными камерами с использованием различных параметров, таких как выдержка и освещение, результаты могут вас удивить!
Рассмотрим сценарий, в котором в темной комнате горят 8 свечей, а на фотографии манекена разными камерами наблюдаются изменения, так как количество свечей каждый раз уменьшается вдвое.
8 свечей4 свечейОбратите внимание на то, как качество фотографии ухудшается в iPhone X и Google Pixel 2 по сравнению с Sony a7S.Это связано с тем, что, с одной стороны, камера Sony имеет более высокий ISO, чем обе мобильные камеры, мобильные камеры используют традиционные методы удаления размытости и шумоподавления для получения фотографий при слабом освещении из необработанных данных.
2 свечи1 свечаТеперь фото почти темное в обеих камерах смартфона, и это убедительно, что они не смогли работать в экстремальных условиях, например в темноте.
Тем не менее, фотография на камере Sony все еще четкая, потому что, как вы могли заметить, время экспозиции было изменено с 0.От 8 секунд до 1,6 секунды, что позволяет проникать большему количеству света и, следовательно, дает более качественные фотографии.
Это непрактично для камер смартфонов, так как это приведет к размытому изображению, и это возможно только на дорогих высококачественных камерах, которые имеют лучшую отражающую линзу и высокоэффективный датчик.
Но давайте посмотрим, что произойдет, если мы уменьшим время экспозиции до 1/30 секунды, то есть насколько хорошо камеры работают при очень низкой освещенности и малой выдержке.
1 свеча - низкая экспозицияКак вы можете видеть на этом этапе, все камеры вышли из строя, и мы наблюдаем полную темноту.Это связано с двумя разными причинами -
- В мобильных камерах это произошло из-за того, что они используют традиционные методы удаления размытости и шумоподавления, такие как шумоподавление BM3D, которые не работают, когда количество света очень мало и с ним не с чем работать.
- В камере Sony это произошло из-за меньшего времени экспозиции, поэтому в камеру пропускалось меньшее количество света, следовательно, изображение получалось темным.
Но подождите. Можем ли мы что-то сделать, чтобы получить лучшее изображение за 1/30 секунды выдержки и в условиях чрезвычайно низкой освещенности (<0.1 люкс)?
Будьте готовы удивиться, ведь эта статья сделала именно то, что мы хотели!
Если необработанные данные сенсора из приведенного выше изображения (с самыми темными фотографиями) с 1 свечой и низкой экспозицией подать в полностью сверточную сеть, мы получим результат, который будет выглядеть так!
Что! Ты шутишь, что ли!Удивлен? Я тоже был!
Я надеюсь, что эта технология очень скоро будет реализована в камерах смартфонов, и вы начнете получать удовольствие от фотосъемки при очень слабом освещении, которую может предложить машинное обучение!
И в этом сила машинного обучения и нейронных сетей.
Подобные приложения побуждают все больше и больше людей изучать машинное обучение и нейронные сети. Это точная причина появления ДОКУМЕНТОВ 101 !
Не стесняйтесь оставлять в комментариях, что вы думаете об этой статье. Чтобы узнать больше об этом процессе, посетите веб-сайт газеты.
Также в комментариях приветствуются предложения и благодарности по поводу ДОКУМЕНТОВ 101 .
Что ж, на этой неделе и до следующего раза!
Прощай!
.ninetf135246 / pytorch-Learning-to-See-in-the-Dark: Учимся видеть в темноте с использованием pytorch 1.0.0
перейти к содержанию Зарегистрироваться- Почему именно GitHub? Особенности →
- Обзор кода
- Управление проектами
- Интеграции
- Действия
- Пакеты
- Безопасность
- Управление командой
- Хостинг
- мобильный
- Истории клиентов →
- Безопасность →
huyvnphan / Learning_To_See_In_The_Dark: реализация Pytorch обучения видеть в темноте в CVPR 2018
перейти к содержанию Зарегистрироваться- Почему именно GitHub? Особенности →
- Обзор кода
- Управление проектами
- Интеграции
- Действия
- Пакеты
- Безопасность
- Управление командой
- Хостинг
- мобильный
- Истории клиентов →
- Безопасность →
- Команда
- Предприятие
