pixel 6a的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們從中挖掘出下列相關新聞

書中字有黃金屋 每日熱門新聞與趨勢論文書籍站 pixel 6a

另外網站Pixel 6a likely won't support Google Camera's Motion Mode也說明：We've seen a few leaks already for the Google Pixel 6a, which is expected to be Google's mid-range phone for 2022, based on the design of ...

國立臺灣大學 生物機電工程學系 周瑞仁所指導 王柏東的 基於卷積神經網路與 U 型卷積網路之影像感測器的色彩特性化建模 （2020），提出pixel 6a關鍵因素是什麼，來自於彩色影像感測器、卷積神經網路 (CNN)、U 型卷積網路 (U-Net)、色彩特性化、逐像素迴歸、資料擴增。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 林昌鴻所指導 呂營程的 基於除模糊核預測之二階段單一影像除模糊網路 （2020），提出因為有 影像除模糊、影像品質改善、深度學習、卷積神經網路、聯合學習的重點而找出了 pixel 6a的解答。

最後網站Budget Google Pixel 6a benchmarks spotted on Geekbench則補充：Google Pixel 6a's internals. Key revelations from this listing include the confirmation that the phone will be powered by Google's Tensor chip, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了pixel 6a，大家也想知道這些：

pixel 6a進入發燒排行的影片

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基於卷積神經網路與 U 型卷積網路之影像感測器的色彩特性化建模

為了解決pixel 6a的問題，作者王柏東 這樣論述：

本研究以卷積神經網路 (convolutional neural network, CNN) 與 U 型卷積網路 (U-Net convolutional network, U-Net) 演算法為核心技術， 並根據 CIE ( 法語：Commission Internationale de l´Eclairage，國際照明委員會 ) 所推薦基於人眼色彩視覺為基礎的色度測定標準，進行色彩特性化建模 (colorimetric characterization modeling)，以實現彩色影像感測器 (color image sensor) 之高精度色彩特性化。影像感測器之色彩特性化是一項艱鉅

的任務。首先彩色影像感測器所感測的 RGB 訊號不能當作色彩度量 (colorimetry)，因為相同的圖像以不同的影像感測裝置量測所產生的 RGB 訊號差異很大，同樣的 RGB 感測訊號可能代表不同的顏色，因此 RGB 訊號不是 CIE 所規範色彩度量的標準 ( 例如 CIELAB 或 CIE XYZ)。所謂影像感測器之色彩特性化係透過演算法進行 RGB 與 CIELAB/CIE XYZ 的色彩空間轉換。過去的研究主要採用包含對照表內插模式 (LUT-interpolation model)、迴歸模式 (regression model) 與類神經網路模式 (artificial neura

l network model) 等方法，到目前為止，色彩特性化的技術經過評測結果：還無法達到接近分光光譜儀的測色水準，其中主要原因為色彩特性化係一非線性的複雜關係，因此，色彩特性化的演算法還有很大的進步空間。基於 CNN 卷積神經網路為基礎，本研究試圖突破傳統 (3 x N) 多項式迴歸建模的度量精度。對於 CNN 色彩特性化技術的研究，我們透過影像感測器自動擷取 IT8.7/4 色彩導表，將 (3 x 8 x 8 ) 像素 ( 3 為 RGB 三顏色， (8 x 8) 為像素大小 ) 輸入 CNN 卷積神經網路，再映射由分光光譜儀量測所輸出的 CIELAB (3 x 1 x 1) 像素

( 3 為 LAB 三顏色 , (1 x 1) 為像素 ) 數據，經過 5 次迭代的卷積神經網路學習，到第 5 次迭代卷積層已擴增為 8 幅 (3 x 8 x 32) 特徵圖 (feature map)，最後平面化 (flatten) 生成 6,144 筆色彩特徵向量輸入至倒傳遞神經網路(back-propagation neural network, BP NN)。 在色彩特性化平均色差值的評比：CNN 建模的 ΔE*ab 為 0.48 優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸建模的 ΔE*ab 為 3.03。CNN 色彩特性化建模面臨的挑戰：CNN 訓練所需的電腦運算量龐大、訓練時間長、

訓練的色彩數據不足、與可驗證的色彩數據過少等。為了克服上述瓶頸， 本研究藉由 U-Net 突破 CNN 訓練運算時間的問題：U-Net 只花了 1,000 波期 (epoch) 的學習週期而 CNN 需要耗費 100,000 波期的學習週期。透過 U-Net 學習可以解決 IT8.7/4 色彩導表數據不足的問題：U-Net 僅從 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 的六幅影像，再利用資料擴增 (data augmentation) 技術標註 32,027,200 色面：U-Net 驗證 ISO 12640 (CIELAB/SCID) 的兩幅 CIELAB 影像中 9,338,45

6 像素與 1,626,192 顏色；而 CNN 從 IT8.7/4 色彩導表中驗證 39,488 像素與 317 顏色。本研究利用 CNN 與 U-Net 卷積網路所建構之創新色彩特性化方法，相較於傳統 (3 × N) 多項式迴歸建模的性能表現更勝一籌，經由研究結果驗證 CNN 卷積神經網路的平均色差值 ΔE*ab 為 0.48，而 U-Net 的平均色差值 ΔE*ab 為 0.52，二者皆優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸模式的 ΔE*ab 為 3.03。雖然 U-Net 建模的平均色差值的精準度略遜於 CNN 模型，但是 U-Net 建模的運算效率比 CNN 建模快約六倍，實

驗透過配備 Nvidia GPU GTX 1080 Ti 的 PC，驗證一張 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 彩色影像之特性化模型，CNN 模型運算平均需要 5 秒，而 U-Net 模型運算平均需要 0.8 秒。本研究證實藉由 CNN 與 U-Net 所產出的色彩特性化建模演算法技術，可提升影像感測器裝置之色彩特性化更高的精度。

基於除模糊核預測之二階段單一影像除模糊網路

為了解決pixel 6a的問題，作者呂營程 這樣論述：

動態場景除模糊對於計算機視覺領域是一項具有挑戰的題目，其模糊成因是由於曝光期間相機晃動或物體移動所引起的。許多照片拍攝的瞬間是無法重現的，因此若照片中的資訊產生模糊，便無法還原其內容。隨著科技的發展，有大量的應用是藉由影像進行辨識、分析等。若輸入的影像由於模糊而降低其影像品質，會影響其性能。因此影像除模糊成為一項重要的技術，此技術不僅可以讓我們還原丟失的影像還可以幫助一些高階影像處理方法提升性能。近年來隨著深度學習在影像處理領域的成功，本論文提出一個除模糊的系統，利用兩階段的卷積神經網路(Convolutional Neural Network，簡稱CNN)以聯合學習的方式來達到去模糊結果。

第一階段卷積神經網路預測像每個像素的除模糊核並先對輸入圖像進行預除模糊再由第二階段卷積神經網路直接預測清晰的影像。由於運動模糊通常是相機晃動或是物體移動所造成，其潛在像素資訊會散布在周圍的空間，除模糊核即是使用周圍的資訊來還原中心像素，這可以有效的去除較細小的模糊，但受限於核的大小，除模糊核對於較大的運動模糊效果並不佳，因此使用第二階段網路來補償除模糊核的有限視野(Receptive Field)。我們在模糊數據集上評估我們的方法。結果表明，與現有技術相比，我們的方法在定量和定性方面都能產生更好的結果。

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