| inviato il 07 Settembre 2023 ore 16:48
Ma, non lo so, sony aveva l'occasione per "sistemare" il RO con la nuova a7r5 e invece l'anno lasciata l'ultima come cenerentola...probabilmente vogliono differenziare le loro offerte per generi che poi ha il suo senso. Canon potrebbe fare lo stesso, due linee differenti per genere, quindi R6II/R5II con sensori moderni ed efficienti con RO più veloci del mercato ma sensori standard posizionate come ottime tuttofare e R3/R1 stacked specialistiche per sport e action professionale |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 16:50
Oppure è davvero molto, molto costoso nella pratica velocizzare oltre un tot il readout oltre 50mpx ... |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 16:54
“ Oppure è davvero molto, molto costoso nella pratica velocizzare oltre un tot il readout oltre 50mpx ... „
Diciamo che c'è la tendenza a credere che basta buttarci tempo e soldi e si produce sicuramente il sensore migliorato, ma appunto, non è detto.
Come la storia della resa ad alti ISO che negli ultimi sensori viene fuori è anche frutto di maneggiamenti sul raw più invasivi che sui sensori precedenti. Il risultato è ottimo? Nice, ma non è più il "sensore di nuova generazione".  |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 17:51
Può darsi uccello nero :fsmile  forse per questo starebbero pensando di metterci un nuovo doppio processore...stiamo a vedere.
Aldilà di tutti questi ragionamenti, la cosa che vorrei veramente oggi, non è una nuova macchina (R6II è già sovrabbondante per avifauna in volo), né un nuovo supertele, ma solo più soggetti da fotografare, le speci diventano mese dopo mese sempre di meno, di questo passo, tra qualche anno le macchine fotografiche non serviranno più, almeno per avifauna... |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 18:08
Spesso il doppio processore ha alleggerito, nella storia, i compiti interni delle fotocamere, è vero. Basti pensare all'AF fulmineo delle 7D, ottenuto proprio grazie al doppio DIGIC.
Nelle ML assumerebbe addirittura più importanza, decentrando del calore e coadiuvando il processore principale in operazioni di codifica, decodifica, calcolo (principalmente lato AF) e comunicazione con la lente (AF & IS), nonché nella parte video, che è - nostro malgrado direi - sempre più preponderante in queste macchine di fascia alta. |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 18:13
“ Onestamente sono un po' perplesso .... se così fosse cosa attendersi per la R1? „
Io mi preoccuperei più del prezzo della R5 II  |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 18:17
“ Se useranno processori decenti non sarà necessario che la R5 si surriscaldi. „
Dubito fortemente sia un problema di processore che fa più calcoli di certi doppi processori. Infatti la R6II stesso corpo, stesso processore permette di spremere la macchina quasi senza limiti rispetto alla R6
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| inviato il 07 Settembre 2023 ore 18:17
“ Come detto altrove, se fai una macchina da 62 mp la fai per un certo tipo di foto, per me sono ingestibili come peso del file, motivo per cui mi auguro queste specs non siano vere. „
www.canonrumors.com/canon-eos-r5-mark-ii-specifications-make-the-round
62mp Stacked CMOS Image Sensor
Variable resolution of 62mp, 31mp, 15.5mp
8K recording up to 60fps internally
4K recording up to 120fps internally
DIGIC X2s Processor
Dual CFexpress Type-B Card Slots
Eye control autofocus
Ho dei seri dubbi sull'Eye control.
La R3 è nata solo per quello, è una sua peculiarità.
Non credo che la sputtanino commercialmente con un'altra R. |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 18:21
“ Dubito fortemente sia un problema di processore che fa più calcoli di certi doppi processori. Infatti la R6II stesso corpo, stesso processore permette di spremere la macchina quasi senza limiti rispetto alla R6 „
Certo, deve gestire sempre un sensore da 24 mpx.
45 mpx sono un pochino più pesanti.
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| inviato il 07 Settembre 2023 ore 19:17
@Edmondo Parisi
"Infatti la R6II stesso corpo, stesso processore permette di spremere la macchina quasi senza limiti rispetto alla R6"
Attenzione, la R6II ha una NUOVA VERSIONE del digit x della R3, ulteriormente migliorato e ottimizzato con nuovi algoritmi AI. È dotato di un nuovo riconoscimento automatico dei soggetti ulteriormente affinato e migliorato, probabilmente il migliore attualmente sul mercato. L'ottimizzazione, ha permesso di eliminare il surriscaldamento presente in alcuni particolari casi sulla precedente R6 e, contemporaneamente, di raddoppiare la durata della batteria. Per dare qualche numero, l'af/traking della R6II è più veloce dell'80% rispetto alla R6. Tutto questo è stato ottenuto mantenendo un solo processore. Ma, con 62mpx e 20/30/40fps non so se un solo processore (magari ulteriormente potenziato e ottimizzato) possa bastare o se ne serviranno due, anche per aumentare il RO almeno pari alla velocità della R6II...
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| inviato il 07 Settembre 2023 ore 19:44
Oddio ho scatenato Vito. Mi fermo qui, altrimenti finiamo all'uscita della R1
Scherzi a perte i processori sono gli stessi, Digic X e quello della R3 è quello della 1DxIII, come è stato montato su R6 e R5, non è che uno è meglio dell'altro, per farli andar meglio si lavora su più fronti, fondamentalmente in questo caso è meno energivoro anche grazie ad un processo di produzione migliorato.
Poi sull'intelligenza artificiale ti rimando a quel che dice il responsabile del supporto tecnico di Canon Europa, ma oltre al deep learning cosa reale e tangibile, il resto è puro marketing. Nessuna macchina fotografica ad oggi ha un sistema di intelligenza artificiale per fare foto. Comprendo la tua passione e l'aver scoperto una macchina veramente efficace e potente, l'ho provata a novembre 2022, apprezzata, ma non così tanto da farmi dar via la R6 per l'upgrade, però ti garantisco che la R3 è su un altro pianeta e anche tra R6 e R5 c'era una differenza probabilmente dovuta alla quantità di pixel utili al sistema AF dual pixel.
A tal proposito questo è quello che dice Canon:
“ Deep Learning is NOT the same as AI
First of all, it's important to clarify that Deep Learning is not to be confused with artificial intelligence (AI). An AI system is something that is in a ongoing state of development. Deep Learning, or machine learning, is a subset of AI.
Unlike true AI, Deep Learning is a closed process. It's a pre-assembly algorithm that enables the camera architecture to essentially teach itself, much quicker than it could be manually programmed by human engineers. Once this learning has been completed, it is locked down and loaded into the camera.
From that point, no more learning is possible; despite the name – and Deep Learning is the name of the technology, not a description of the process – the camera is not constantly learning, and will not get 'better' the more you shoot (indeed, a true AI system would learn as many of your bad habits as it would your good ones!).
"It's been taught," explains Mike Burnhill, technical support manager for Canon Europe. "You put it into a computer, it creates the algorithm that's then loaded into the camera. So it's different from AI – AI is a continual learning; deep learning is basically, it teaches itself, and gives you an end result that is then loaded into the camera."
Which begs the question: with so many companies shouting about AI-based features, is a camera actually capable of supporting artificial intelligence?
"The processing power to do true AI is not feasible in a camera," says Burnhill. "If you want to do that, there are phones – but the data's not in your phone, it's in Silicon Valley. That's where the AI system is. It's just, your phone connection's connecting to it – it's not here, it's there [in the cloud] , because you need a server. We could do a camera, but you'd be lugging a giant flight case around with you all the time."
How does Deep Learning teach itself?
So, the Deep Learning algorithm teaches itself – but where does it actually learn from? The answer, put simply, is 'from the best'.
"Canon worked with our agencies," Burnhill tells us. "We received basically access to their whole image database of sports photography, from all the major agencies, we worked with our ambassadors who shoot sports, and they provided their images of different subjects, and it allowed us to teach this AF system how to recognize people in sports."
Sports, obviously, is the targeted teaching method because the Canon EOS-1D X Mark III is primarily a sports camera. The problem is, whether it's a basketball player facing away from the camera, a skiier wearing goggles, or a Formula One driver wearing a helmet, people in sports often have their faces obscured – which means that traditional face or even eye detection AF doesn't work, and the camera will instead lock on to things like the numbers on a player's uniform.
By giving the Deep Learning algorithm access to a vast library of images, of everything from upside-down gymnasts to hockey players wearing pads and helmets, it is able to learn and differentiate the human form in an endless variety of situations – and is ultimately able to perform this 'head detection', so that even if the person's face is not visible, the head is always the primary point of focus.
„ |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 19:47
“ 45 mpx sono un pochino più pesanti. „
Concordo, ma per velocità e quantità di calcolo il Digic X ti garantisco essere molto performante. Purtroppo non riesco a trovare più i dettagli tecnici e confronti, ma ricordo fosse il più performante nel mercato fotografico. |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 19:51
No no tranquillo Edmondo, so benissimo cos'è il deep learning, ma per chi non l'ha ancora ben compreso, traduco il tuo stesso testo, non si sa mai...
Il Deep Learning NON è la stessa cosa dell'intelligenza artificiale
Innanzitutto è importante chiarire che il Deep Learning non è da confondere con l'intelligenza artificiale (AI). Un sistema di intelligenza artificiale è qualcosa che è in continuo stato di sviluppo. Il Deep Learning, o machine learning, è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.
A differenza della vera intelligenza artificiale, il Deep Learning è un processo chiuso. Si tratta di un algoritmo di preassemblaggio che consente all'architettura della telecamera di autoapprendimento, molto più rapidamente di quanto potrebbe essere programmato manualmente da ingegneri umani. Una volta completato l'apprendimento, viene bloccato e caricato nella fotocamera.
Da quel momento in poi non sarà più possibile apprendere; nonostante il nome – e Deep Learning è il nome della tecnologia, non una descrizione del processo – la fotocamera non apprende costantemente e non migliorerà man mano che si scatta (in effetti, un vero sistema di intelligenza artificiale apprenderebbe tanti delle tue cattive abitudini come di quelle buone!).
"Ci è stato insegnato", spiega Mike Burnhill, responsabile del supporto tecnico di Canon Europe. "Lo inserisci in un computer e crea l'algoritmo che viene poi caricato nella fotocamera. Quindi è diverso dall'intelligenza artificiale: l'intelligenza artificiale è un apprendimento continuo; fondamentalmente l'apprendimento profondo insegna da solo e fornisce un risultato finale che viene poi caricato nella camera."
Il che fa sorgere la domanda: con così tante aziende che parlano di funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, una fotocamera è effettivamente in grado di supportare l'intelligenza artificiale?
"La potenza di elaborazione necessaria per realizzare una vera intelligenza artificiale non è realizzabile in una fotocamera", afferma Burnhill. "Se vuoi farlo, ci sono i telefoni, ma i dati non sono nel tuo telefono, sono nella Silicon Valley. È lì che si trova il sistema di intelligenza artificiale. È solo che la connessione del tuo telefono si connette a esso: non è qui, è lì [nel cloud] , perché hai bisogno di un server. Potremmo realizzare una fotocamera, ma ti porteresti sempre dietro un gigantesco flight case."
In che modo il Deep Learning insegna a se stesso?
Quindi, l'algoritmo di Deep Learning insegna da solo, ma da dove impara effettivamente? La risposta, in parole povere, è "dai migliori".
"Canon ha collaborato con le nostre agenzie", ci dice Burnhill. "Abbiamo avuto accesso praticamente al loro intero database di immagini di fotografia sportiva, da tutte le principali agenzie, abbiamo lavorato con i nostri ambasciatori che fotografano eventi sportivi e loro hanno fornito le loro immagini di soggetti diversi, e questo ci ha permesso di insegnare a questo sistema AF come riconoscere persone nello sport."
Lo sport, ovviamente, è il metodo di insegnamento mirato perché Canon EOS-1D X Mark III è principalmente una fotocamera sportiva. Il problema è che, che si tratti di un giocatore di basket rivolto lontano dalla fotocamera, di uno sciatore che indossa gli occhiali o di un pilota di Formula 1 che indossa un casco, le persone che praticano sport spesso hanno il volto oscurato, il che significa che il tradizionale AF con rilevamento del volto o anche degli occhi non funziona. t t funziona e la fotocamera si bloccherà invece su cose come i numeri sull'uniforme di un giocatore.
Fornendo all'algoritmo di Deep Learning l'accesso a una vasta libreria di immagini, di tutto, dai ginnasti a testa in giù ai giocatori di hockey che indossano imbottiture e caschi, è in grado di apprendere e differenziare la forma umana in un'infinita varietà di situazioni - ed è infine in grado per eseguire questo "rilevamento della testa", in modo che, anche se il volto della persona non è visibile, la testa sia sempre il punto di messa a fuoco principale.
Forse così è più chiaro...
Ha, il digit-x della R3 montato sulla R6II è una nuova versione come è ben scritto nel manuale canon che ho riportato sopra e che ripropongo, magari è sfuggito. L'af/traking della R6II è migliore senza ombra di dubbio rispetto a R3, R5, R6, provati sul campo in avifauna tutti con canon EF500f4is2/sigma EF150 600Sport, chi era con me è stato d'accordo, era abbastanza chiaro...
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| inviato il 07 Settembre 2023 ore 20:14
R62 e R7 hanno lo stesso AF? |
| inviato il 07 Settembre 2023 ore 20:21
@Ultimo
Si, dual pixel II. Non so però come è stato implementato, se ci sono differenze come ci sono ad esempio tra R6II e R6/R5/R3, ancora non ho avuto modo di testarla, finora non me la sono studiata |
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