blueneo007 wrote:
A1那個有戴口罩，然後是指定目標給他抓的 Z9不知道是全框抓還是指定目標抓的? 沒長時間用過Z機，但真的進步很多
Hayashi-Kiyoshi wrote:以自己使用過Z7和Z7II的比較，Z7II只是稍改善運算法，耗電就比Z7高很多，也因此我一直以來都把Z7II當成新的演算法的工具機，這肯定是大家第一次聽我直接批評Z7II，Z7II比之Z7在追焦上的改善有限。
的確，因為眼跟臉大多會一起找，所以有口罩會增難度。不過eye AF基本上分找跟追蹤的部份，至少在追蹤的部份Z9表現很出色。但很多細節目前也還不清楚，像足球那段怎麼會只找從右邊冒出來的球員我不知道是怎麼回事了、而追蹤過程失焦的部份也不明朗。
另外，很明顯的，Z9的NN HW計算能力應該遠比Z7/6 II要高非常多。NN跟顯示卡一樣，可以用增加計算單元的方式來提升計算能力、但代價就是耗電。一個可能是expeed7的NN計算單元是新設計且用更先進製程做，另外一個就是Z9的電池容量去cover這塊吧。若是前者，或許可以期待Z7/6 III也有相近的性能。
hcpine76 wrote:
以自己使用過Z7和Z7II的比較，Z7II只是稍改善運算法，耗電就比Z7高很多，也因此我一直以來都把Z7II當成新的演算法的工具機，這肯定是大家第一次聽我直接批評Z7II，Z7II比之Z7在追焦上的改善有限。
許多人可能忽略Z6/Z7/Z6II/Z7II的人眼辨識距離太短，非常雞肋，主角都須離相機非常近才有辦法人眼辨識，只要稍遠都只是人臉辨識。
如此低範圍的辨識能力，可以想見在拍鳥上非常吃力。老鷹近拍盤旋下來，動作雖慢，Z7II的連拍就是要努力拍，然後努力找，才能有辦法找到一張或幾張夠銳利的分享到群組給大家分享。
影片中，運動員開始的地方，是有點兒距離的，但人眼辨識就開始在跟了，個人覺得進步幅度非常大。
以自已從影片中所觀察的，在運動項目上，Z9都足以信賴。
Hayashi-Kiyoshi wrote:這段非常讓人驚艷，其實跳遠也是，所以才稱"零框外"，黏的非常緊。
Z7II的做法就是是用增加計算單元來增加計算速度，缺點就是耗電、畢竟設計跟製程都一樣。
現有Z機的人眼辨識距離太短，我猜一個是餵給NN的圖太小。因為HW能力受限，一般NN用的圖都是縮小後的，320x240是一個常用的大小、但對eye AF可能不太夠用。而也因為HW能力受限，NN演算法也不能設計太複雜或太多層，這進一步限制了辨識能力。
雖然二代機把NN HW數量加倍，但看來還是不夠。
會講Z9 NN HW增加幅度非常大，另一個觀察點是延遲。一般NN拿到的圖都是整張下戴後的圖，這個先天上就會delay一個frame的時間。而NN因為計算能力限制，也有可能不能在一個frame時間內就算完，比方説5個frame，那這在60FSP的速度下就有90ms的delay。雖然演算法可能稍為預測標的的行進方向而做些修正，但delay長也容易走精而飄來飄去。
但這在跨欄那段，框跟眼睛的相對位置都沒什麼變化來看，這個delay應該是壓在一個很小的數字才是。
所以綜合這兩點來看，Z9的NN HW能力，應該跟Z7/6 II是不同量級的東西、而不僅是演算法本身改善而已。雖然耗電跟準焦的性能還不知道，但NN HW及演算法看來不會是瓶頸才是。
