| inviato il 09 Febbraio 2025 ore 17:43
Il problema è che il dataset che mi sono preparato per l'addestramento è composto da coppie di immagini clean/noisy, in png e jpeg.
Per addestrare il modello a togliere il rumore direttamente nei raw, dovrei addestrarlo con coppie di raw; hai voglia a trovare almeno 200/300 coppie di raw a iso 100 e 6400 (o 12000 ecc)...
Il dataset è tanto fondamentale quanto è difficile trovare risorse sul web!
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| inviato il 09 Febbraio 2025 ore 17:54
Coppie clean-noisy di raw non esistono mi sa, una cosa del genere va fatta apposta... Chi scatterebbe un RAW a 100 ISO e poi uno a 25600 solo per questo scopo?  |
| inviato il 09 Febbraio 2025 ore 22:46
Trovato! SIDD Dataset.
Ma è una vagonata di gigabytes di files .mat da scaricare! Mi armo di santa pazienza... |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 14:00
www.webmister.it/denoise/Figure_1.png
La foto denoisata è una tiff estratta da un raw, scattato con una non recentissima Canon, a 6400 iso, per una decina di secondi abbondanti.
La foto postata è il dettaglio di una comparazione tra la foto originale a sinistra e la denoisata dal mio modello a destra.
Ottenuta con una singola passata alla massima potenza.
Che ne pensate? |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 14:24
Molto difficile fare una valutazione.
Se la foto é stata fatta ad un disegno, il risultato sembrerebbe molto buono.
Ma se si tratta di una foto ad un edificio reale, non lo é per nulla.
E' tutto piallato. Mancano completamente dettaglio e texture.
Forse é il sensore che non ha registrato i dati necessari, oppure il tiff ha compresso troppo, oppure il denoise non ha salvato informazioni, ma il risultato non cambia. Un'immagine cosí é difficilmente salvabile
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| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 14:39
Dove hai trovato il raw Tigrone?
Sarei curioso di una comparativa con altri strumenti.
Quel risultato non mi lascia molto impressionato, non te la prendere.
Ma la foto, onestamente, è davvero al limite: 6400 ISO con luce assente su un sensore Canon tipo uno dei 18mpx di qualche anno fa (ad esempio la M10) sono sfidanti per qualunque algoritmo di denoise. Lì l'informazione è davvero scarsa in senso assoluto... |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 14:39
Se ti riferisci alla facciata della chiesa, ti assicuro che il dettaglio non esiste proprio, è solo una brodaglia di rumore, ma tutta la foto lo è.
Quel poco di dettaglio che c'è mi pare sia rimasto, soprattutto sul cielo, dove mantiene anche le stelle più deboli anche se non ho idea di come faccia, visto che anche lì è un casino totale! |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 14:42
È una foto che ha fatto mio fratello, appassionato di fotografia astronomica.
I migliori risultati li ha ottenuti con sequator che è un programma che "fonde" tante foto scattate a 100 iso per 2 secondi; lì di rumore ce ne è pochissimo.
Anch'io sarei curioso di vedere altri algoritmi alla prova su questa foto...
P.S.: comunque figurati, mica me la prendo, anzi, le critiche servono per migliorarsi. |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 14:50
“ I migliori risultati li ha ottenuti con sequator che è un programma che "fonde" tante foto scattate a 100 iso per 2 secondi; lì di rumore ce ne è pochissimo. „
Eh beh, lì aggiungi segnale puro ed escludi il rumore per sommatoria, certo che il risultato è migliore!
Se ritrovi il raw sarebbe interessante provare, si, confermo questa mia intenzione. |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 15:31
Visto dopo l'edit, scaricati tutti e due grazie.
Questo il risultato del Deep Prime XD di Photolab 6, il vero benchmark di mercato attuale se si parla di denoise deep learning.
Prima foto con DPXD su PL6:
i.postimg.cc/qR5d4Nc0/IMG-1915.jpg
Seconda foto con DPXD su PL6:
i.postimg.cc/s2znG3fW/IMG_1918.jpg
Qui il problema è che parliamo di un algoritmo di punta, addestrato su milioni di immagini... e che lavora sul raw... secondo me sarà difficile replicare anche solo lontanamente un risultato del genere su un raster e con addestramento su poche centinaia di immagini.
Questo il meglio che riesco a fare invece partendo dal CR2 col modulo sviluppo di Affinity Photo, che fa un denoise classico, in quanto NON dotato di denoise deep learning, sulla seconda foto (1918):
i.postimg.cc/htQLD69d/IMG-1918-Affinity.jpg
Ti lascio questi risultati per la tua valutazione personale... secondo me è un po' troppo "cattivo" sul potenziale dettaglio residuo, il tuo algoritmo, al momento, ne toglie un bel po' (vedi i sassi a lato alla chiesa per esempio).  |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 15:35
Magari riuscissi a vederle... va in loop continuo di refresh il browser!
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| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 15:41
Azz 
Prova a visitarle con una pagina in incognito, magari c'è qualche estensione del browser che gli dà noia.
Altra possibilità: pigia col tasto destro e fai "salva con nome", perché tanto sono i link diretti ai jpeg full res.
Se ancora non riesci poi ti passo un link di condivisione alternativo.
PS: ho aggiunto il risultato con denoise classico usando Affinity Photo.
PPS: volendo stasera a casa posso pure provare con Photolab 8, che dentro ha l'iterazione successiva del Deep Prime XD (XD2s l'hanno chiamato, aggiungono lettere alla sanfasò per dargli un tono più figo ). |
| inviato il 10 Febbraio 2025 ore 16:06
In incognito, stessa cosa; salva con nome funziona ma le img sono in bassa purtroppo: 533x800.
Quella di affinity mi sembra molto rumorosa, con tanto sale e pepe, però non è DL, ci stà. e poi parte dal raw non dalla tiff come il mio.
Bisognerebbe provare il topaz.
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