Компания Fujifilm выпустила крупное обновление прошивки для камеры X-T3, выпущенной осенью 2018 года. Как утверждается, обновление значительно улучшает работу системы автофокусировки.
В частности, в описании прошивки версии 4.00 сказано, что минимальное время автофокусировки уменьшено втрое — с 0,06 до 0,02 секунды, что выводит X-T3 на один уровень с моделью X-T4, в начале текущего года возглавившей линейку беззеркальных камер Fujifilm.
Также улучшен алгоритм, который предсказывает движение объектов в кадре, что должно сделать слежение за объектами более надежным. В целом, по оценке производителя, работа следящего автофокуса стала вдвое лучше по сравнению с тем, как это было в прошивке версии 3.30. Такая же оценка приводится применительно к серийной съемке со слежением за глазами в кадре, поскольку переработке подвергся алгоритм распознавания лиц и глаз в кадре.
После установки обновления автофокус способен работать при освещенности до -7 EV, если на камере установлен объектив Fujinon XF50mmF1.0 R WR. Кроме того, обновление добавляет опцию ограничения диапазона фокусировки.
Загрузить прошивку версии 4.00 для камеры Fujifilm X-T3 можно с сайта производителя.
Кстати, в апреле прошлого года производитель уже улучшал работу системы автофокусировки X-T3 с помощью обновления.
Blue Origin получила контракт NASA на $700 млн для создания марсианской сети связи
OpenAI разрабатывает Astra — свой первый ИИ-инструмент с критическим потенциалом в кибербезопасности
Учёные бьют тревогу: падение уровня кислорода в океанах приближает планету к опасной черте
AMD и Cisco развернули ИИ-инфраструктуру в Саудовской Аравии с планами расширения до 250 МВт
LG Energy Solution заключила контракт на поставку лития из США с 2029 года, проигнорировав европейских производителей
Искусственный интеллект способен кратно ускорить кибератаки: в G20 предупредили об угрозе для глобальной финансовой системы
Доходы UBTech от продажи человекоподобных роботов взлетели на 1445%
Новый павербанк Anker Zolo 20K на 20 000 мАч и 55 Вт за 45 долларов научился распознавать iPhone