DXOMARK的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

書中字有黃金屋 韓劇電影你都看哪一部呢？論文書籍站 DXOMARK

另外網站Google Pixel 6 Pro 在DxOMark 挺進前十名，仍落後iPhone 13 ...也說明：Chevelle.fu發佈Google Pixel 6 Pro 在DxOMark 挺進前十名，仍落後iPhone 13 系列，留言0篇於2021-11-05 14:04：作為不少品牌用以宣傳手機拍照能力 ...

國立中山大學 機械與機電工程學系研究所 劉耿豪所指導 陳順鴻的 基於深度學習之人像淺景深模擬 （2019），提出DXOMARK關鍵因素是什麼，來自於圖像合成、深度學習、景深、人像偵測、單目相片、影像分割、深度估計。

而第二篇論文逢甲大學 通訊工程學系 辛紹志、辛正和所指導 吳明勳的 應用卷積神經網路之轉移學習架構於無參考式影像品質估測 （2018），提出因為有 深度學習、盲影像品質估測、卷積神經網路的重點而找出了 DXOMARK的解答。

最後網站Câmara para selfies do novo Pixel 6 Pro passa no teste da ...則補充：Por isso mesmo a DxOMark diz que esta é a melhor câmara de smartphones que se pode comprar nos EUA para fazer selfies.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了DXOMARK，大家也想知道這些：

DXOMARK進入發燒排行的影片

#OPPO
#FindX3Pro
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OPPO Find X3 Proを発売より前にお借りできましたので、レビューをお届けします。フラッグシップ機の中でもバランスの取れた1台に仕上がってるカメラが楽しい1台でした。Mi 11 UltraやAQUOS R6との比較じゃなくて申し訳ないんですが、DXOMARKのスコアが近いiPhone12ProMaxとのガチンコカメラ対決も行いました。気になっていた人はぜひチェックしてみたください。
動画が長くなりすぎたので、スピーカーテストはこちらから👉https://youtu.be/wo8if5Hlmno

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タイムスケジュール
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00:00 商品概要
00:52 スペック（Find X2 Proからの進化点）
04:00 開封、外観・同梱物チェック
06:27 システム、ベンチマーク他
09:05 使い心地
12:17 ディスプレイ
13:34 カメラ
18:01 カメラ比較
27:27 総評

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関連動画
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OPPOFind X2 レビュー
https://youtu.be/2Y9_hJjzRRM

OPPOFind X2 Find X2 Proカメラ比較動画
https://youtu.be/9jI6-KR18-g

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◆MacBook Pro 13inch 2020（M1）
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◆XF16-55mmF2.8 R LM WR
◆XF35mmF1.4 R
◆Shure SM58
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基於深度學習之人像淺景深模擬

為了解決DXOMARK的問題，作者陳順鴻 這樣論述：

景深(Depth of Field)，是指在相機拍攝後，照片能夠清晰成像的範圍。在攝影或是錄影中需要透過減法來使觀看者聚焦在主題上，淺景深(Shallow Depth of Field)就是一個很好的方法，透過控制光圈及焦段來減少景深的範圍，使得清晰範圍只落在主體上，主體之外的背景及物體就會得到虛化的效果，藉此濾除主體人物或物體之外的複雜環境。近年手機攝影發展迅速，許多手機廠牌皆配備人像攝影模式。它會透過測距鏡頭的模擬在拍攝人像時針對人像有聚焦的效果，而背景則會產生虛化的效果。許多相簿應用程式及修圖應用程式也經常配備有人像模式的功能。然而，此類模擬出的淺景深照片多半含有明顯的人工瑕疵，如主體

邊緣模糊或細節喪失等問題。近年來由於軟硬體技術發展迅速，各種深度學習演算法猶如雨後春筍般出現，並且在圖像辨識與處理方面皆有許多優秀的方法。本篇論文利用基於深度學習的影像處理方式，將現有照片或是透過手機一般模式下拍攝的無背景虛化的平面照片，來模擬出淺景深的效果。首先經由影像分割 ，分割出人像與背景並估測出人像在圖片中的相對位置，再使用深度估計依據圖中背景與人像的距離來做為背景虛化程度的依據。除此之外我們將人像去除之後也嘗試對背景成分做圖像修復，並比較圖像修復前後對結果的影響。此方法與現有方法差異在於人像分割可以確定人像必然位於景深範圍之內，不會有部分手機僅有人臉辨識而造成身體或持有配件模糊的問題

，另外也不需要另外透過多鏡頭以及深度鏡頭的輔助來判別距離，僅需單鏡頭即可實現。因此儘管是僅具備單一鏡頭的中低階手機，也能透過此方式，呈現相近於多鏡頭手機模擬的效果。透過與高階手機模擬的比較，說明本論文提出的方法具有理想的淺景深模擬效果。

應用卷積神經網路之轉移學習架構於無參考式影像品質估測

為了解決DXOMARK的問題，作者吳明勳 這樣論述：

本論文提出在MATLAB環境下使用深度學習進行失真影像的盲影像品質估測(Blind Image Quality Assessment, BIQA)。參考DeepBIQ [1]的方式將影像區塊送進AlexNet，它是由ImageNet 與Places圖庫預先訓練的卷積神經網路，以提取其第21層的特徵向量作為該圖像塊的影像特徵。然後，再將提取的特徵向量與和相應圖像塊的人因平均主觀分數(Mean Opinion Score, MOS) 送入並訓練支持向量機(Support Vector Regression, SVR) ，使得SVR可以計算每個測試圖像塊的預測得分。最後針對給定測試集的SVR預測分

數和相應的MOS評級之間計算其Pearson線性相關係數和Spearman等級相關係數。相關係數的值越高表示盲影像品質估測的表現越好。我們還採用了顯著影像區域偵測法和MOS分數的k-means分群法，以實現相關係數的提升。

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