नए ओलिंप M.Zuiko 12-100mm F4.0 IS Pro की हमारी पूरी समीक्षा पढ़ें.
अंतर्वस्तु
- डिज़ाइन
- ऑटोफोकस
- ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
ओलंपस ने पिछले साल उपभोक्ता-केंद्रित सिर्फ एक कैमरा लॉन्च किया था ई-PL9, क्योंकि तीन अन्य ब्रांडों ने फुल-फ्रेम मिररलेस में उद्यम करके शो चुरा लिया। ओलंपस को अब यह साबित करने की जरूरत है कि माइक्रो फोर थर्ड सिस्टम, एक अपेक्षाकृत लघु-सेंसर प्रारूप जो अक्सर बड़े एपीएस-सी और फुल-फ्रेम सेंसर के रिज़ॉल्यूशन और छवि गुणवत्ता से कम हो जाता है, 2019 में अभी भी प्रासंगिक है। इसका लक्ष्य नए फ्लैगशिप कैमरे के साथ बस यही करना है ओएम-डी ई-एम1एक्स.
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जबकि इसके अंदर का सेंसर वही है जो पुराने में इस्तेमाल किया गया था ओएम-डी ई-एम1 मार्क II, नए $3,000 कैमरे में ओलंपस के लिए पहली बार कई सुविधाएं शामिल हैं, जिसमें दोहरे प्रोसेसर, एक छवि स्थिरीकरण प्रणाली शामिल है शेक रिडक्शन के 7.5 स्टॉप तक के लिए रेटेड, डीएसएलआर को टक्कर देने के लिए डिज़ाइन किया गया एक ऑटोफोकस सिस्टम और एक अंतर्निर्मित वर्टिकल बैटरी पकड़। इसमें कच्ची छवि गुणवत्ता की कमी हो सकती है, लेकिन यह गति और प्रदर्शन में कमी को पूरा करता है।
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दोहरे प्रोसेसर उद्योग में एक और प्रमुख मील का पत्थर भी प्रदान करते हैं - ऑटोफोकस प्रणाली की सहायता के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करना। मोटरस्पोर्ट्स की शूटिंग करते समय यह मुख्य रूप से उपयोगी है, जहां यह वाहन के बजाय चालक के हेलमेट को पहचानेगा और उस पर ध्यान केंद्रित करेगा। (यह ट्रेन और हवाई जहाज को भी पहचान सकता है।)
तो OM-D E-M1X को बनाने में क्या हुआ और ओलंपस आगे कहाँ जा रहा है? यह पता लगाने के लिए, डिजिटल ट्रेंड्स कुछ ऐसे लोगों से बात करने के लिए बैठे जो वास्तव में ओलंपस कैमरे बनाते हैं: महाप्रबंधक एलीजी शिरोटा, टीम लीडर और ऑटोफोकस विशेषज्ञ टेटसुओ किकुची, और वरिष्ठ पर्यवेक्षक और गहन शिक्षण विशेषज्ञ हिसाशी योनीयामा। साक्षात्कार का अनुवाद बिक्री और विपणन के उपाध्यक्ष अकिहितो मुराता द्वारा किया गया था, और नीचे दी गई प्रतिलेख को स्पष्टता के लिए संपादित किया गया है।
डिज़ाइन
डिजिटल रुझान: ओलंपस ने इस कैमरे में डुअल प्रोसेसर लगाने का फैसला क्यों किया?
ईजी शिरोटा: पहला प्रारंभिक बिंदु विश्वसनीयता के लिए है। हमने इस बारे में सोचा कि अंतिम विश्वसनीयता कैसे बनाई जाए और एक उत्तर कैमरे को दो इंजनों से लैस करना था।
क्या दोहरे प्रोसेसर में फिट होने के लिए बिल्ट-इन ग्रिप आवश्यक थी? आपने ऐड-ऑन एक्सेसरी के बजाय ग्रिप को शामिल करने का निर्णय क्यों लिया?
ईजी शिरोटा: [इस मॉडल के साथ, हमारे लिए एक बड़ी बात परम विश्वसनीयता है। [यदि] हमारे पास एक अलग पकड़ है, कनेक्टर्स - एक बार जब हमारे पास बीच में इस तरह के हिस्से होते हैं - तो हम अंतिम विश्वसनीयता प्राप्त नहीं कर सकते हैं। हम एक विश्वसनीय कैमरा बना सकते हैं, लेकिन उस परम विश्वसनीयता के लिए, इस प्रकार की चीज़ को एकीकृत किया जाना चाहिए।
दूसरा कारण यह है कि हमने कई पेशेवर फ़ोटोग्राफ़रों से बात की है और हमने वास्तव में कई पेशेवर फ़ोटोग्राफ़रों का अवलोकन किया है और वे कैमरे का उपयोग कैसे करते हैं। कई फ़ोटोग्राफ़र ऊर्ध्वाधर स्थिति का उपयोग करते थे और बिना कुछ देखे कैमरे को संचालित करते थे।
इसे प्राप्त करने के लिए, हमारे पास बटन और शटर रिलीज़ की बिल्कुल समान स्थिति होनी चाहिए [लंबवत शूटिंग करते समय]। यदि हम इसे हासिल करना चाहते हैं, तो हर चीज़ को एक ही स्थान पर रखने के लिए पकड़ को एकीकृत करने की आवश्यकता है।
इस नए ऑटोफोकस सिस्टम के साथ, हमने यह सुनिश्चित किया कि फोकस ऑब्जेक्ट के साथ जुड़ा हुआ है।
पिछले कैमरे के साथ, ओलंपस ने कहा कि स्थिरीकरण इससे बेहतर नहीं हो सकता - लेकिन यह हो गया। क्या स्थिरीकरण 7.5 स्टॉप से बेहतर हो सकता है?
ईजी शिरोटा: जब हमने परिचय दिया ई-एम1 मार्क II, हमने सोचा कि हमने सब कुछ कर लिया है पृथ्वी के घूर्णन का लेखा-जोखा छोड़कर. लेकिन अन्य सभी तत्वों को हटाकर, हम 7.5 [स्टॉप] तक पहुंचने में कामयाब रहे हैं।
अब, अंततः, पृथ्वी के घूर्णन को हटाए बिना, हमें और अधिक ऊपर जाने में सक्षम नहीं होना चाहिए - न केवल ओलंपस के लिए, बल्कि किसी अन्य ब्रांड के लिए भी। तो आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए: हम पृथ्वी के घूर्णन के अलावा उन सभी अन्य तत्वों को खत्म करने में कामयाब रहे। हमें विश्वास है कि यह दुनिया का सबसे शक्तिशाली आईएस है।'
E-M1X को डिज़ाइन करने में कुछ चुनौतियाँ क्या थीं?
ईजी शिरोटा: सबसे पहले, दोहरे इंजनों को डिज़ाइन करना। हमारे लिए ऐसा करने का यह पहला मौका है और दोनों इंजनों को एक साथ रखना एक चुनौती थी। दूसरी बात यह है कि यह सुविधाओं के बारे में नहीं है, बल्कि पेशेवरों के सभी अनुरोधों को प्रतिबिंबित करने के बारे में है। नया मॉडल पेश करने में हमें समय लगा। पिछली बार जब हमने नया मॉडल पेश किया था तब से काफी समय हो गया है। लेकिन, इस समय का उपयोग पेशेवर फोटोग्राफरों और कैमरे के लिए उनकी आवश्यकताओं को सुनने के लिए किया गया। ऑटोफोकस उनमें से एक था।
E-M1X में और कौन सी बड़ी विशेषताएं हैं?
ईजी शिरोटा: हैंडहेल्ड हाई रेजोल्यूशन शॉट हमारे लिए एक बड़ी उपलब्धि है। हम इसे प्राप्त करने के लिए हाथ मिलाने का भी उपयोग करते हैं। तकनीकी दृष्टि से यह एक बड़ी उपलब्धि है। इससे यूजर्स बिना बड़े सेंसर के छोटे कैमरे ले जा सकेंगे। यह एक बड़ी उपलब्धि है.
ऑटोफोकस
E-M1X पर ऑटोफोकस सिस्टम में नया क्या है?
तेत्सुओ किकुची:मूवी फ़ंक्शन के लिए, हम फेज़ डिटेक्शन ऑटोफोकस का उपयोग करते हैं। हम सिस्टम को नियंत्रित करने के एक नए तरीके का उपयोग करते हैं जो ऑटोफोकस सिस्टम को अधिक सटीक बनाता है। बहुत ठोस रूप से कहें तो, अतीत में कभी-कभी ऑटोफोकस पृष्ठभूमि में चला जाता है। इस नए ऑटोफोकस सिस्टम के साथ, हमने यह सुनिश्चित किया कि फोकस ऑब्जेक्ट के साथ जुड़ा हुआ है। यह पहले की E-M1 सीरीज से अधिक सटीक है।
कम रोशनी में AF प्रणाली को किस लिए रेट किया गया है?
तेत्सुओ किकुची: सेंसर स्वयं वही है, लेकिन हमने नए एल्गोरिदम के साथ अधिक सटीक ऑटोफोकस के लिए एक अलग तरीका अपनाया। परिणामस्वरूप, पिछले मॉडल की तुलना में कम रोशनी की स्थिति में काफी सुधार हुआ है।
इस बार, हम 9-पॉइंट ऑटोफोकस पर जोर देना चाहेंगे। हमारा लक्ष्य डीएसएलआर के समान सटीकता प्राप्त करना था। हमारा मानना है कि हमने इस नए मॉडल के साथ यह हासिल कर लिया है। यह ट्रिक 9-पॉइंट ऑटोफोकस [मोड] का उपयोग कर रही है। कभी-कभी हम देखते हैं कि यदि आप निरंतर ऑटोफोकस का उपयोग करते हैं, तो फोकस हमेशा स्थिर नहीं होता है। कभी-कभी फोकस इधर-उधर होता है, यह बहुत छोटी बात है लेकिन प्रोफेशनल्स के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है।
हमने यह सुनिश्चित करने के लिए एल्गोरिदम को समायोजित किया कि ऑटोफोकस हमेशा केंद्र में हो। यह एक बहुत ही विशिष्ट समायोजन है जो हमने किया है।
आप इसे तब नोटिस करेंगे जब आप नौ-पॉइंट एएफ और निरंतर ऑटोफोकस का उपयोग करेंगे, आपको पिछले मॉडलों से अंतर दिखाई देगा।
किस तकनीक ने डीएसएलआर जैसा प्रदर्शन प्राप्त करना संभव बनाया?
तेत्सुओ किकुची: हम विवरण नहीं बता सकते, यह गोपनीय है। लेकिन हम जो कह सकते हैं वह यह है कि यह बिल्कुल नया एल्गोरिदम है और सेंसर प्राथमिकता ऑटोफोकस के साथ संयोजन इस ऑटोफोकस सिस्टम को बहुत सटीक बनाता है।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
आपने गहन शिक्षण प्रणाली को कैसे प्रशिक्षित किया?
हिसाशी योनीयामा: यह कैमरे के भीतर नहीं किया गया है, हमने एक उच्च विशिष्टता वाले कंप्यूटर का उपयोग किया है। हमने प्रति श्रेणी 10,000 छवियों का उपयोग किया।
उदाहरण के लिए, जब कारों के बारे में बात की जाती है, तो कारों के विभिन्न आकार होते हैं, जैसे फॉर्मूला 1 और NASCAR। प्रत्येक प्रकार के लिए, हम सिस्टम को कुछ हज़ार छवियां देते हैं ताकि सिस्टम उस कार को पहचानने के लिए चल सके। यह जानकारी एक उच्च विशिष्टता वाले लैपटॉप पर दी जाती है, फिर कैमरे में स्थानांतरित कर दी जाती है।
तो क्या आपने कार के विभिन्न हिस्सों को पहचानने के लिए उन छवियों को हाथ से लेबल किया?
हिसाशी योनीयामा: हाँ।
हम इस तकनीक को अतिरिक्त कैमरों में लागू करने पर विचार कर रहे हैं।
ट्रैकिंग सिस्टम विकसित करने में आपको किन चुनौतियों का सामना करना पड़ा?
हिसाशी योनीयामा: सबसे बड़ी चुनौती यह थी कि सिस्टम मॉडल का कितना सटीक पता लगा सकता है। उदाहरण के लिए, कई अलग-अलग प्रकार की पृष्ठभूमि और कई अलग-अलग प्रकार की कारें हैं।
हमें यह सुनिश्चित करना था कि सिस्टम कार को पहचाने और कार और [ड्राइवर के] हेलमेट पर सटीक रूप से ध्यान केंद्रित करे। इसे प्राप्त करने के लिए, हमें बहुत सारी छवियां देने की आवश्यकता थी, इसलिए यह सबसे बड़ी चुनौती थी।
गहन शिक्षण में आमतौर पर बहुत अधिक कंप्यूटर शक्ति लगती है। आपने कैमरे में सब कुछ कैसे फिट किया?
हिसाशी योनीयामा: जब आप एल्गोरिदम बनाते हैं तो आपको भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। यह भाग कैमरे में नहीं बल्कि पीसी पर अलग से किया जाता है। एक बार जब हमें एल्गोरिदम बनाने के लिए डेटा मिल जाता है, और एल्गोरिदम को कैमरे में स्थानांतरित कर दिया जाता है, तो हमें उस भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता नहीं होती है। कैमरा सिर्फ एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
क्या आप भविष्य के कैमरों पर अधिक गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए देखते हैं?
हिसाशी योनीयामा: हां, हम इस तकनीक को अतिरिक्त कैमरों में लागू करने पर विचार कर रहे हैं। लेकिन, मौजूदा चुनौती यह है कि इस कैमरे में दो इंजन हैं। इस एल्गोरिदम को चलाने के लिए हमें बड़ी शक्ति की आवश्यकता है, और यह सभी मॉडलों द्वारा हासिल नहीं किया जा सकता है, इसलिए हमें इस पर विचार करना होगा कि कौन से मॉडल इस तकनीक को प्राप्त करेंगे। लेकिन जवाब हाँ है.
अकिहितो मुराता: मैं यह जोड़ना चाहूंगा कि इस तकनीक का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए, आपको एक बहुत शक्तिशाली इंजन की आवश्यकता है। दो इंजनों के बिना, इसे हासिल करना बहुत मुश्किल है। इसीलिए कुछ ब्रांड कुछ गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करते हैं, लेकिन वर्तमान में, उस डेटा का पूरी तरह से उपयोग करना संभव नहीं है। यही कारण है कि इस समय, ओलंपस कारों, ट्रेनों और विमानों के लिए गहन शिक्षण तकनीक का उपयोग करने वाला एकमात्र है।
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