Micro Quattro Terzi e intelligenza artificiale: domande e risposte con gli sviluppatori Olympus

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L'anno scorso Olympus ha lanciato una sola fotocamera, focalizzata sul consumatore E-PL9, mentre altri tre marchi hanno rubato la scena avventurandosi nelle mirrorless full frame. Olympus ora deve dimostrare che il sistema Micro Quattro Terzi è relativamente formato con sensore piccolo che spesso non è all'altezza della risoluzione e della qualità dell'immagine dei sensori APS-C e full-frame più grandi, è ancora rilevante nel 2019. Mira a fare proprio questo con una nuova fotocamera di punta, la OM-D E-M1X.

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Mentre il sensore al suo interno è lo stesso di quello utilizzato nel vecchio OM-D E-M1 Mark II, la nuova fotocamera da $ 3.000 incorpora diverse novità Olympus, tra cui doppi processori, un sistema di stabilizzazione dell'immagine valutato per un massimo di 7,5 stop di riduzione delle vibrazioni, un sistema di messa a fuoco automatica progettato per rivaleggiare con le DSLR e una batteria verticale integrata presa. Ciò che potrebbe mancare in termini di qualità dell'immagine grezza, viene compensato in termini di velocità e prestazioni.

I doppi processori alimentano anche un’altra pietra miliare nel settore: l’utilizzo di algoritmi di deep learning per supportare il sistema di messa a fuoco automatica. Ciò è utile principalmente durante le riprese di sport motoristici, dove riconoscerà e si concentrerà sul casco del conducente anziché sul veicolo. (Può anche riconoscere treni e aerei.)

Allora, cosa è stato necessario per realizzare la OM-D E-M1X e quale sarà la prossima direzione di Olympus? Per scoprirlo, Digital Trends ha parlato con alcune delle persone che producono fotocamere Olympus: Direttore Generale Eliji Shirota, Team Leader ed esperto di autofocus Tetsuo Kikuchi, e Supervisore Senior ed esperto di deep learning Hisashi Yoneyama. L'intervista è stata tradotta da Akihito Murata, Vice Presidente Vendite e Marketing, e la trascrizione seguente è stata modificata per maggiore chiarezza.

Progetto

Tendenze digitali: perché Olympus ha deciso di inserire due processori in questa fotocamera?

Eiji Shirota: Il primo punto di partenza è l’affidabilità. Abbiamo pensato a come creare la massima affidabilità e una delle risposte è stata quella di dotare la fotocamera di due motori.

Era necessaria l'impugnatura integrata per adattarsi ai doppi processori? Perché hai deciso di incorporare l'impugnatura anziché come accessorio aggiuntivo?

Eiji Shirota: [Con] questo modello, una cosa importante per noi è la massima affidabilità. [Se] abbiamo una presa separata, i connettori – una volta che abbiamo questo tipo di parti al centro – non possiamo raggiungere la massima affidabilità. Possiamo realizzare una fotocamera affidabile, ma per garantire la massima affidabilità, questo tipo di cose dovrebbero essere integrate.

L’altro motivo è che abbiamo parlato con molti fotografi professionisti e abbiamo effettivamente osservato molti fotografi professionisti e il modo in cui utilizzano le fotocamere. Molti fotografi utilizzavano la posizione verticale e utilizzavano la fotocamera senza guardare nulla.

Per raggiungere questo obiettivo, dovremmo avere la stessa identica posizione dei pulsanti e del pulsante di scatto [quando si scatta in verticale]. Se vogliamo raggiungere questo obiettivo, la presa doveva essere integrata per mantenere tutto nello stesso posto.

Con la fotocamera precedente, Olympus ha affermato che la stabilizzazione non poteva migliorare, ma è andata così. La stabilizzazione può essere migliore di 7,5 stop?

Eiji Shirota: Quando abbiamo introdotto il E-M1Mark II, pensavamo di aver fatto tutto tranne che per tenere conto della rotazione della terra. Ma eliminando tutti gli altri elementi siamo riusciti ad arrivare fino a 7,5 [stop].

Ora, finalmente, senza rimuovere la rotazione della terra, non dovremmo essere in grado di andare più in alto, non solo per Olympus, ma per qualsiasi altro marchio. Quindi, per rispondere alla tua domanda: siamo riusciti a eliminare tutti quegli altri elementi oltre alla rotazione della terra. Siamo certi che questo sia l’IS più potente al mondo.

Quali sono state alcune delle sfide nella progettazione della E-M1X?

Eiji Shirota: Prima di tutto, progettare i doppi motori. Questa è la prima volta per noi che lo facciamo ed è stata una sfida mettere insieme i due motori. La seconda cosa è che non si tratta di funzionalità, ma di riflettere tutte le richieste dei professionisti. Ci è voluto del tempo per introdurre un nuovo modello. È passato un po’ di tempo dall’ultima volta che abbiamo introdotto un nuovo modello. Ma questa volta è stata utilizzata per ascoltare i fotografi professionisti e le loro esigenze per una fotocamera. L'autofocus era uno di quelli.

Quali altre grandi funzionalità ci sono nella E-M1X?

Eiji Shirota: Lo scatto manuale ad alta risoluzione è un grande risultato per noi. Usiamo anche il tremore della mano per raggiungerlo. Dal punto di vista tecnologico si tratta di un grande risultato. Ciò consentirà agli utenti di trasportare fotocamere più piccole senza un sensore grande. È un grande risultato.

Messa a fuoco automatica

Cosa c'è di nuovo nel sistema di messa a fuoco automatica della E-M1X?

Tetsuo Kikuchi:Per la funzione filmato, utilizziamo la messa a fuoco automatica a rilevamento di fase. Usiamo un nuovo modo di controllare il sistema che rende il sistema di messa a fuoco automatica più preciso. Per essere molto concreti, in passato a volte l'autofocus passava in secondo piano. Con questo nuovo sistema di messa a fuoco automatica, ci siamo assicurati che la messa a fuoco coincida con l'oggetto. Questo è più preciso rispetto alla precedente serie E-M1.

Per cosa è valutato il sistema AF in condizioni di scarsa illuminazione?

Tetsuo Kikuchi: Il sensore stesso è lo stesso, ma abbiamo adottato un approccio diverso per avere una messa a fuoco automatica più precisa con nuovi algoritmi. Di conseguenza, le condizioni di scarsa illuminazione sono molto migliorate rispetto al modello precedente.

Questa volta vorremmo sottolineare l'autofocus a 9 punti. L'obiettivo per noi era avere la stessa precisione di una DSLR. Crediamo di aver raggiunto questo obiettivo con questo nuovo modello. Il trucco sta nell'usare la [modalità] autofocus a 9 punti. A volte vediamo che se si utilizza l'autofocus continuo, la messa a fuoco non è sempre stabile. A volte il focus è qua e là, è una cosa molto piccola ma questo è molto importante per i professionisti.

Abbiamo modificato l'algoritmo per assicurarci che la messa a fuoco automatica sia sempre al centro. Si tratta di un aggiustamento molto specifico che abbiamo apportato.

Lo noterai quando usi l'AF a nove punti e l'autofocus continuo, vedrai la differenza rispetto ai modelli precedenti.

Quale tecnologia ha reso possibile ottenere prestazioni simili a quelle di una DSLR?

Tetsuo Kikuchi: Non possiamo spiegare i dettagli, è confidenziale. Ma quello che possiamo dire è che si tratta di un nuovo algoritmo e la combinazione con la messa a fuoco automatica con priorità del sensore rende questo sistema di messa a fuoco automatica molto preciso.

Apprendimento approfondito

Come hai addestrato il sistema di deep learning?

Hisashi Yoneyama: Non è stato fatto all'interno della fotocamera, abbiamo utilizzato un computer ad alta specifica. Abbiamo utilizzato 10.000 immagini per categoria.

Ad esempio, quando si parla di automobili, ci sono diverse forme di auto, come la Formula 1 e la NASCAR. Per tipo, diamo al sistema un paio di migliaia di immagini per consentire al sistema di riconoscere quell'auto. Queste informazioni vengono fornite su un laptop ad alte prestazioni, quindi trasferite alla fotocamera.

Quindi hai etichettato quelle immagini a mano per riconoscere le diverse parti dell'auto?

Hisashi Yoneyama: SÌ.

Quali sono state alcune delle sfide che hai dovuto affrontare nello sviluppo del sistema di tracciamento?

Hisashi Yoneyama: La sfida più grande è stata la precisione con cui il sistema è in grado di rilevare il modello. Ad esempio, esistono diversi tipi di sfondi e diversi tipi di auto.

Dovevamo assicurarci che il sistema riconoscesse l’auto e si concentrasse accuratamente sull’auto e sul casco [del conducente]. Per raggiungere questo obiettivo, dovevamo fornire molte immagini, quindi questa è stata la sfida più grande.

Il deep learning di solito richiede molta potenza del computer. Come hai fatto a inserire tutto nella fotocamera?

Hisashi Yoneyama: Hai bisogno di un'enorme quantità di dati quando crei gli algoritmi. Questa parte non viene eseguita nella fotocamera ma separatamente su un PC. Una volta ottenuti i dati per creare l’algoritmo e trasferito l’algoritmo alla fotocamera, non abbiamo bisogno di una quantità così enorme di dati. La fotocamera utilizza solo gli algoritmi.

Prevedi l'utilizzo di più algoritmi di deep learning sulle future fotocamere?

Hisashi Yoneyama: Sì, stiamo valutando di applicare questa tecnologia ad altre fotocamere. Ma la sfida attuale è che questa fotocamera ha due motori. Abbiamo bisogno di grande potenza per eseguire questo algoritmo, e questo non può essere ottenuto da tutti i modelli, quindi dobbiamo considerare quali modelli riceveranno questa tecnologia. Ma la risposta è sì.

Akihito Murata: Vorrei aggiungere che, per sfruttare appieno questa tecnologia, è necessario un motore molto potente. Senza avere due motori, è molto difficile raggiungere questo obiettivo. Ecco perché alcuni marchi utilizzano alcune tecnologie di deep learning, ma attualmente non è possibile utilizzare appieno tali dati. Ecco perché Olympus è, al momento, l’unico a utilizzare la tecnologia di deep learning per automobili, treni e aerei.

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