一位专业摄影师会在图片处理上花大量时间,以便为照片带来独一无二的美学处理

Meero设计出的算法,通过学习这些创作方法,得以快捷完成后期制作。

基于专业的摄影基础
追加人工智能的审美度

通过Meero独家研发的智能修图方法,无需外部介入便可达到数千张的日完成量。 基于机器学习的最新研究基础之上,智能修图在处理海量图片同时自动自我完善,尖端科技尽显其能。

最大的挑战莫过于开发出这样一种兼具整体和局部转变,媲美修图专家的算法。Meero的专业技能立足于对2500万张图片的全球数据库分析,以扎实基础引领此类机器学习模型的构建。

AI
Learning

学习改善图像

Meero基于双重回旋神经元网络的逻辑,研发深度学习技术。 在多尺度分析的基础之上,成功对整体和局部图像的特点进行提取。 图像领域的专业人士所采用的不同图像改善步骤被细致地传授给我们的算法系统,使其在应对光线(如白平衡或色调变化)、情景变化及照片捕捉缺陷(如运动物体的噪音和模糊)时表现出强大可靠的修复能力。


从摄影作品中提取数据

凌驾于照片的美学层面之上,Meero人工智能把图像的视觉特性转化为可采用的量化信息,同样借力于深度学习技术。 Meero的数据库还在美学完善上附加了语义注释。 通过将图像与描述兴趣区域和物体种类的元数据相结合,预测某物体在一幅图像中的呈现状态,顷刻之间自然处理。

Extract

尖端的算法灵感源自
人类大脑的运作

在一项复杂和主观性的任务面前,一种算法如何能够展现出媲美专业摄影师的性能呢? 答案就存在于梯度下降的学习原则中。 通过运用模仿人脑运行的深度神经网络,Meero能够利用人脑发出的错误信息。 梯度的计算通过凸面优化手段完成。 随后,Meero使用链式法则来矫正这一错误。 通过反向回溯回旋神经网络,在Meero数据库的基础上重复几百万次这一操作,这一深度学习的算法便能展现出在修图领域与专业摄影师一样出色的性能。

回旋神经网络


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