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Vaterfreuden

[Sammelthread] Algorithmen für den Intelligent subject detection AF

Empfohlene Beiträge

Hi,

hiermit eröffne ich mal einen Thread zum Thema: Algorithmen für das Intelligent subject detection AF 

Bisher gibt es: 

  • Motorsport (wird u.a. am Helm erkannt)
  • Flugzeuge 
  • Züge (wird wohl in Japan sehr gern fotografiert)

Da Olympus die Kamera für Action / Sport & Wildlife bewirbt, MÜSSEN auf jeden Fall noch weitere Algorithmen kommen: 

 

Ich fange mal die Liste an mit: 

  • Fliegende Vögel
  • rennende Tiere (Gepard, Löwe, Hund, Büffel, Fuchs, Reh, etc.)
  • rennende / sich schnell bewegende Menschen 
  • Fahrradfahren
  • ...

ich verstehe die Sammlung so, dass wir die Liste auch Olympus geben können - wenn wir genug Material gesammelt haben - was uns bestimmt nicht schwer fällt 😉

bearbeitet von Vaterfreuden
Rechtschreibung.

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  • Tierauge
  • Hunde
  • Katzen 
  • Kleinkinder
  • Insektenaugen

Am besten wäre eigentlich, wenn solche Daten (gemeint sind die trainierten Netze) nicht über Firmware eingespielt werden müssen, sondern als Daten geladen werden könnten.

Das in Kombination mit einem dokumentierten Workflow würde die Cam zum idealen Werkzeug für solche Anwendungen machen. Im Augenblick braucht es da halt ein Smartphone zu…

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Zu allererst große und kleine Menschen in verschiedenen Situationen (Babies, Kinder, Erwachsene), es müssen ja jeweils eine Form aus unterschiedlichen Perspektiven und die zugehörigen Bewegungsmuster analysiert und in ein zuverlässiges nutzbares AF Muster übertragen werden. Hierauf basieren dann auch die Muster für unterschedliche Sportarten, wie Radfahren, Snowboarden, Skateboarden, Skispringen, Fußball ....

Danach Hunde, Katzen und Pferde als beliebteste viel fotografierte Haustiere.

Dann fliegende und nicht fliegende Vögel für die BIFer

Danach andere Tiere.

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vor 2 Minuten schrieb Kabe:

Am besten wäre eigentlich, wenn solche Daten (gemeint sind die trainierten Netze) nicht über Firmware eingespielt werden müssen, sondern als Daten geladen werden könnten.

Das in Kombination mit einem dokumentierten Workflow würde die Cam zum idealen Werkzeug für solche Anwendungen machen. Im Augenblick braucht es da halt ein Smartphone zu…

Stimmt - an das hatte ich noch nicht gedacht:

  • entweder per SD Karte drauf spielen
  • oder auch per Smartphone drauf kopieren 

Angenommen es stünden 5 Speicherplätze zur Verfügung, könnte man die Kamera durch diese Dinge jeweils immer zu einem Spezialgerät umprogrammieren. 

 

Die ganzen Fotos um das Deep learning zu füttern gibt es ja, nur der die Umsetzung in AF Algorithmen ist dann natürlich das Meisterstück, das am meisten Zeit erfordert - hoffentlich investiert Olympus hier ordentlich.

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Babys ?

Sind die so schnell das man einen C-AF dafür braucht ?

Egal ... auf die Babys soll es jetzt nicht ankommen.

Ich würde auch Sportarten mit einem Helm zusammenfassen und ausschließen, denn einen Helm kennt sie schon als Muster.

Meiner Meinung würde ich es so schlank wie möglich machen, sonst suchst ja wieder zu lange.

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Erweiterte Liste:

 

  • Menschen
    • Babies
    • Kinder
    • Erwachsene
  • Tiere
    • Tierauge
    • Hunde
    • Katzen 
    • Pferde
    • Vögel
    • Insektenaugen
  • Fliegende Vögel
  • versch. Sportarten
    • Fahrradfahren
    • Snowboard
    • Skateboard
    • Skispringen
    • Fussball
  • rennende Tiere (Gepard, Löwe, Hund, Büffel, Fuchs, Reh, etc.)
  • rennende / sich schnell bewegende Menschen 
  •  
  • ...

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vor 1 Minute schrieb Train-Shooter:

Meiner Meinung würde ich es so schlank wie möglich machen, sonst suchst ja wieder zu lange.

Ein wichtiger Punkt!

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Ich fürchte, die Fotos müssen erst noch mit ganz bestimmten Randbedingungen gemacht werden, damit das System entsprechend dazu lernen kann.

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vor 33 Minuten schrieb Vaterfreuden:

Fahrradfahren

Ich könnte mir vorstellen, dass das schon mit dem Programm für Motorsport (Mopped) funktioniert.

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Gerade eben schrieb acahaya:

Ich fürchte, die Fotos müssen erst noch mit ganz bestimmten Randbedingungen gemacht werden, damit das System entsprechend dazu lernen kann.

Nein, genau das sollte nicht so sein! Sonst lernt das System nämlich etwas ganz anderes. Da gibt es lustige Beispiele zu…

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Ich meine, bevor man sich auf diesen Konturenwirrwarr einlässt, wäre es vielleicht nützlicher, wenn sich im C-AF[TR]-Mode der AF an der anvisierten Kontur und Farbgebung festbeißt. Bei BiF gibt es sowieso ein Problem, denn die Kontur ändert sich im Flug laufend durch Flügelschlag und/oder Flugrichtung. Das dürfte von allen das am schwierigsten zu lösende Problem sein.

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Hi, ich hoffe ich mache mich hier nicht peinlich. 

Ist der C-AF mit Tracking in der M1ii nicht in der Lage fliegende Vögel zu verfolgen? 

Ich fotografiere viel Surfer und Kiter mit der M5ii. Mein Problem ist nicht das Setzten des C-AF TR sondern das er den Kiter im Fokus behält und nicht auf den Kite springt. Von daher reicht mir das er Menschen erkennt und auch zuverlässig folgt. 

bearbeitet von microne

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AF: Kann neben AFS und AFC auch AFF („Auto Focus Flexible“) per Softwareupdate nachgereicht werden?

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AFF gibt es bei Olympus nicht .... ist eine Krücke, weil ich der Kamera überlasse wo sie welchen Modus einsetzt. Ich will das schon selber machen.

Allerdings könnte ich es einfach auch nicht benutzen. So gesehen ist mein Geschreibsel schon wieder egal .... Sorry

 

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Für die meisten Anwendungen dürfte es ausreichen oder zumindest eine deutliche Verbesserung bringen, wenn allgemein eine Kopf-Erkennung von Lebewesen mit Unterscheidung wesentlicher Details (Mund/Schnabel, Augen und Augenstellung (seitlich bzw. parallel), Ohren , Behaarung/Gefieder-Ansatz) schnell und sicher erfolgt in Kombination mit der Bewegungsrichtung und Größe des Objektes.

Es wäre wichtig zu wissen, wie das Training mit welcher AF-Einstellung zu erfolgen hat (ich habe da so meine Vermutung).

Für mich wäre es auch wichtig und interessant zu wissen, welches Neuronale Netz (Support Vector Machine o.ä., Netztopologie etc.) zum Einsatz kommt, das würde die praktische Nutzung für Experten sicher erleichtern ...

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vor 46 Minuten schrieb Knackfrosch:

Bei BiF gibt es sowieso ein Problem, denn die Kontur ändert sich im Flug laufend durch Flügelschlag und/oder Flugrichtung. Das dürfte von allen das am schwierigsten zu lösende Problem sein.

Klar ist es nicht das Leichteste… interessieren tut aber auch da v.a. der Kopf, und der ist das stabilste Element…

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vor 47 Minuten schrieb Train-Shooter:

AFF gibt es bei Olympus nicht .... ist eine Krücke, weil ich der Kamera überlasse wo sie welchen Modus einsetzt. Ich will das schon selber machen.

Allerdings könnte ich es einfach auch nicht benutzen. So gesehen ist mein Geschreibsel schon wieder egal .... Sorry

 

AFF ist bei Panasonic keine Krücke. Bei überraschenden Bewegungen brauche ich nicht umschalten, sondern die Kamera reagiert darauf automatisch. Ein bisschen wie AI, etwas intelligent.

Meine E-M1 hat entweder den statischen AFS oder pumpt bei AFC hin und her. Das ist bei Panasonic wohltuend ruhiger.

Es geht ja hier um wünschenswerte Modifikationen.

bearbeitet von Uli´s Oly

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vor einer Stunde schrieb Kabe:

Nein, genau das sollte nicht so sein! Sonst lernt das System nämlich etwas ganz anderes. Da gibt es lustige Beispiele zu…

?

Ich glaube, da haben wir uns irgendwie missverstanden.

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vor 20 Minuten schrieb acahaya:

Ich glaube, da haben wir uns irgendwie missverstanden.

und früher:

Ich fürchte, die Fotos müssen erst noch mit ganz bestimmten Randbedingungen gemacht werden, damit das System entsprechend dazu lernen kann.

Schon möglich… die Sache ist die: Wenn man Fotos mit ganz bestimmten Rahmenbedingungen macht, dann steigt das Risiko, dass das System etwas lernt, das mit der eigentlichen Fragestellung nichts zu tun hat. Das lernt dann quasi zu spezifisch, und generalisiert nicht ausreichend. Die große Herausforderung von Trainingsmaterial ist genau, dass man möglichst unterschiedliche Randbedingungen adressiert, damit die KI das erkennen muss, das gleich bleibt.

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vor 48 Minuten schrieb ajax:

Es wäre wichtig zu wissen, wie das Training mit welcher AF-Einstellung zu erfolgen hat (ich habe da so meine Vermutung).

Die Trainungsbilder sollten möglichst gar keine Unschärfe aufweisen, die AF-Einstellung dürfte egal sein. Das benutzte Netz dürfte ohnehin nicht größer als ein paar hundert Pixel  Kantenlänge haben… reicht ja auch 😉

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vor 1 Stunde schrieb Vaterfreuden:

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    • Skateboard
    • Skispringen
    • Fussball
  • rennende Tiere (Gepard, Löwe, Hund, Büffel, Fuchs, Reh, etc.)
  • rennende / sich schnell bewegende Menschen 
  •  
  • ...

Ich kann mich erinnern, das ich stundenlang fotografiert um das oben Beschriebene mit dem Autofocus meiner Olympuskameras zu fotografieren. Und dann hat das auch geklappt. ... Mir würde es reichen wenn der C-AF mit Tracking zuverlässig funktionieren würde. Ganz ohne KI. 

 

bearbeitet von fotonoid
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vor 2 Stunden schrieb Vaterfreuden:

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Am besten per Sprachbefehl wechselnd:

Hi Olympus: "Insektenaugen":classic_laugh:

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Ich meine dass man, um eine Liste aufzustellen zuerst einmal die Funktionsweise des AF und den Sinn der Algorithmen kennen und verstehen müsste.

Was unterscheidet überhaupt die Programme Birds, Trains und Planes? Erkennt die Neue diese Motive dann ohne dass man sie überhaupt zunächst mit einem Fokuspunkt "einfangen" muss?

Bei meiner 5D, die diesbezüglich ziemlich doof ist, aber irgendwie trotzdem funktioniert, muss ich halt das sich bewegende Motiv anpeilen, dann den Auslöser halb durchdrücken, und dann versucht sie, diesen Punkt irgendwie festzuhalten. Dabei ist es völlig egal, ob das jetzt ein Hockeyspieler, Motoradfahrer oder Vogel ist. Wieso sollte das auch einen Unterschied machen? Gut, beim Sportler könnte es Sinn machen, dass man ihn irgendwo erwischt und die Kamera dann automatisch auf den Kopf umfokussiert. Das macht die 5D nicht. Wenn ich auf die Hose fokussiert habe, wird die nachgeführt. Aber beim Zug oder Flugzeug? Soll die Kamera dann nicht immer auf den am nächsten zur Kamera gelegenen Punkt nachführen?

Ich verstehe das bisher noch nicht, lasse mich aber gerne überraschen. Für mich gibt es, bis ich näheres weiß, erst mal zwei sinnvolle CAF-Modi: Kopf (bzw Auge) oder nahester Punkt des sich bewegenden Objekts.

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vor 56 Minuten schrieb Uli´s Oly:

Am besten per Sprachbefehl wechselnd:

Hi Olympus: "Insektenaugen":classic_laugh:

Jetzt zitiere ich mich mal selbst: - Selbstversuch iPad

Hi Siri: Insektenaugen fotografieren...

Beim erstem mal sagt mein IPAD Pro:

Hallo Ulrich, das geht leider nicht:classic_sad:

Nochmal Siri gefragt: Hi Siri: Insektenaugen fotografieren...

iPad: Na du. Tipp: Ich habe etwas Neues gelernt... Schaue in meinem App-Store:classic_laugh:

Ob ich mich mal mit einer E-M1X auch so unterhalten kann? Mikro und Lautsprecher sind ja vorhanden :classic_laugh::classic_laugh:

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