Ekip, yayınladıkları makalede, araştırmalarını şu şekilde açıklamış: “Hayatınızda, ağır çekimde bir kamerayla kaydetmek isteyebileceğiniz birçok unutulmaz an var. Bu anları gözlerinizin net bir şekilde yakalaması zor. Bir bebeğin ilk yürüyüşü, zor bir kaykay hareketi, bir topu yakalayan köpek, …Bir cep telefonuyla saniyede 240 karelik video çekmek mümkün olsa da, her şeyi yüksek kare hızlarında kaydetmek, büyük hafıza alanı gerektirdiği ve mobil cihazlar için fazla enerji tükettiği için pratik değil.”
NVIDIA Tesla V100 GPU’ları ve cuDNN hızlandırılmış PyTorch derin öğrenme çerçevesini kullanan ekip, sistemlerini saniyede 240 kare hızında çekilen 11.000’den fazla video ile eğitti. Convolutional Neural Networks, eğitildikten sonra ekstra kareleri öngördü. Sonuçta, düşük kare hızında çekilen videoların daha akıcı ve daha az bulanık görünmesi sağlandı.
Kaynak: Nvidia
2017’de başladığımız haritalama çalışmasıyla, Türkiye’de yapay zekâ alanında faaliyet gösteren girişimleri düzenli olarak takip ediyoruz.…
Yapay zeka alanındaki gelişmeler hızla ilerlerken, multimodal modellere yönelik açık kaynaklı bir alternatif olan BAGEL…
Çin merkezli yapay zeka girişimi DeepSeek, R1 adlı akıl yürütme modelinin güncellenmiş sürümünü resmi bir…
Google, I/O 2025 etkinliğiyle birlikte yapay zeka merkezli ürün ve hizmetlerinde kapsamlı bir dönüşüm sürecine…
Her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 93'üncüsü yoğun bir katılımla gerçekleşti. Bu…
Kayacan Ventures Yönetim Kurulu Başkanı Ulaş Kayacan, Türkiye’nin yapay zeka odaklı teknoloji ekosistemini büyütme vizyonuyla…