DxOMark स्कोर और परीक्षण कितने प्रासंगिक हैं?

Question

मेरे लिए DxOMark सेंसर रेटिंग थोड़ी विचित्र लगती है। उन्होंने हाल ही में Nikon D3300 के सेंसर को उसी स्कोर का दर्जा दिया था, जैसा कि Canon 1Dx को मिला, जो मुझे उनके प्रदर्शन को प्रतिबिंबित करने की संभावना नहीं है, और जिसने मुझे उनके स्कोरिंग सिस्टम के बारे में वास्तव में संदेह किया।

मैं सेंसर के उनके माप को महत्व देता हूं, जिसके परिणामस्वरूप विभिन्न कैमरा सेंसर की तुलना करने के लिए बेंचमार्क टूल होता है, लेकिन क्या वे वास्तव में प्रासंगिक हैं? जहां तक ​​मुझे पता है कि डायनामिक रेंज, कलर सेंसिटिविटी और लो-लाइट आईएसओ स्कोर से गणना कैसे की जाती है, इसका कोई दस्तावेज नहीं है। इसके अलावा डीएक्सओ लैब्स की रुचि उनके सॉफ्टवेयर को बेचने में है, न कि सीधे वैज्ञानिक बेंचमार्किंग टूल देने में और एक निश्चित निर्माता के प्रति बहुत अच्छी तरह से पक्षपाती हो सकती है।

DxOMark स्कोर कितना उपयोगी है और विभिन्न कैमरों की तुलना करने के लिए आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं?

Comments

शायद यह प्रश्न ओपी की राय के बजाय वास्तव में एक प्रश्न पूछने के लिए प्रतिरूपित किया जा सकता है। DxO स्कोरिंग सिस्टम में समझने के लिए कुछ चीजें हैं और यहां कुछ को समझाने के लिए जगह हो सकती है।

— एसा पॉलैस्टो

@EsaPaulasto मुझे वास्तव में इस तरह के विचारों में कोई दिलचस्पी नहीं है, लेकिन जब आप अलग-अलग कैमरों को देखते हैं तो आप DxOMark स्कोर का उपयोग कैसे कर सकते हैं। मैं अपनी पोस्ट में इसके लिए पूछता हूं और अगर आपको इस बात का अंदाजा है कि मैं इसे कैसे सुधारूंगा, तो मुझे खुशी होगी कि आप इसे ले लेंगे

— ह्यूगो

Answer 1

DXOMark प्राथमिक "स्कोर" पूरी तरह से बेकार हैं। उन पर ध्यान न दें। यह एक डीएसएलआर जैसे एकल, स्केलर नंबर के लिए एक जटिल इकाई को आज़माने और कम करने का एक व्यर्थ प्रयास है जो आपको इसके बारे में सब कुछ बताता है। यह एक पतन है। विचार करने के लिए बहुत सारे कारक हैं, और किसी दिए गए फ़ोटोग्राफ़र के लिए कौन से कारक सबसे महत्वपूर्ण हैं। एक एकल स्कोर पूरी तरह से पहले स्थान पर माप चलाने के उद्देश्य को पराजित करता है।

जब यह डीएक्सओ के अन्य स्कोर, जैसे कि कम रोशनी और परिदृश्य और व्हाट्सएप की बात आती है, तो उन्हें नमक की मोटी खुराक के साथ लें। उनके सामान्य स्कोर बहुत अधिक भारित होते हैं, और अक्सर वास्तविक माप के बजाय माप के व्युत्पन्न पर आधारित होते हैं। उदाहरण के लिए, लैंडस्केप स्कोर प्रिंट डीआर "माप" पर आधारित है। समस्या यह है कि DXO वास्तव में MEASURE Print DR नहीं करता है, इसमें यह वास्तविक डाउनसम्पल्ड छवियों से लिए गए नमूनों पर आधारित नहीं है। प्रिंट DR सेंसर की TRUE मापी हुई डायनेमिक रेंज से एक सरल गणितीय एक्सट्रपलेशन है।

वहाँ, प्रिंट DR वास्तव में आपको सेंसर के बारे में कुछ नहीं बताता है। जब डीएक्सओ कहता है कि डी 800 और डी 600 में डीआर के 14.4 स्टॉप हैं, तो वह प्रिंट डीआर है, जिसे वास्तविक हार्डवेयर डीआर से निकाला जाता है, जो 13.2 स्टॉप है। कैनन सेंसर के लिए भी यही बात है। जब DXO बताता है कि सेंसर में DR के 12 स्टॉप हैं, तो वास्तव में ऐसा नहीं है। वास्तविकता में, अधिकांश कैनन सेंसर, एक हार्डवेयर स्तर पर, DR के लगभग 10.95 स्टॉप हैं।

समस्या इससे भी बदतर है। रंग की गहराई और रंग संवेदनशीलता की अधिकांश जानकारी स्कोरिंग होती है, क्योंकि कई आईएसओ आधारित स्कोर होते हैं। वजन कुछ थ्रेसहोल्ड को प्राप्त करने वाले कैमरों पर आधारित होते हैं, जैसे कि एक निश्चित आईएसओ पर SNR एक निश्चित स्तर से अधिक होता है। यह उस कैमरे के स्कोर के लिए एक निश्चित "बोनस" देता है। जिस क्षण किसी भी प्रकार का वेट-बेस्ड बोनस स्कोरिंग खेल में प्रवेश करता है, आपकी किसी भी स्कोर से किसी भी चीज की सीधे तुलना करने की क्षमता पूरी तरह से खिड़की से बाहर हो जाती है। आपका अब एक गैर-रेखीय खेल मैदान पर जहाँ आप ईमानदारी से नहीं जानते हैं कि 95 के स्कोर के साथ निकॉन कैमरा वहाँ पर भारी है, इस कैनन कैमरा के सापेक्ष 80 के स्कोर के साथ यहाँ पर भारी है।

जब वास्तविक माप की बात आती है, तो डीएक्सओ जानकारी कुछ सर्वोत्तम उपलब्ध होती है। एसएनआर, स्क्रीन डीआर, रंग संवेदनशीलता, आदि के उनके उपाय काफी ध्वनि हैं, क्योंकि यह सभी सीधे परीक्षण किए गए प्रत्येक कैमरा के लिए कई रॉ छवियों के नमूनों से लिया गया है। उनकी परीक्षण पद्धति काफी कठोर है, और यह इंगित करने के लिए कुछ भी नहीं है कि उनकी कार्यप्रणाली के हिस्से पर संदेह किया जाना चाहिए। वैज्ञानिक रूप से, जहां तक ​​वे परीक्षण करते हैं और वे क्या मापते हैं, डीएक्सओ में ठोस अभ्यास और ठोस जानकारी है।

डीएक्सओ वास्तव में एक मिश्रित बैग है। उनके पास ठोस परीक्षण अभ्यास हो सकते हैं, लेकिन उनका स्कोरिंग, यह देखते हुए कि यह अक्सर गणितीय व्युत्पन्न, भारित जानकारी और इस तथ्य पर आधारित होता है कि उनके अंकों के एक जोड़े को अक्सर "बोनस" अंक दिए जाते हैं, जो केवल कुछ थ्रेसहोल्ड को पूरा करने के लिए, पूरे बिंदु को पूरी तरह से मिटा देता है। डीएक्सओ क्या करता है: प्रत्येक कैमरे के लिए एक रेखीय स्कोर बनाने के लिए जो कैमरों को आसानी से तुलना करने की अनुमति देता है। यह एकल-स्कोरिंग के साथ शुरू करने के लिए एक त्रुटिपूर्ण अवधारणा थी, लेकिन उन्होंने इसे इतना बदतर बना दिया कि वे वास्तविक स्कोरिंग प्रक्रिया को कैसे संभालते हैं।

Answer 2

कुल मिलाकर स्कोर

मैं आम तौर पर ओवरऑल स्कोर को नजरअंदाज करता हूं, क्योंकि अगर आप किसी भी व्यक्तिगत स्कोर को समझते हैं तो यह बहुत सामान्य है।

ओवरऑल स्कोर विभिन्न प्रकार के (काफी) निर्धारक परीक्षणों का एक कार्य है, जिनमें से प्रत्येक काफी जानकारीपूर्ण है, और सबसे (यदि सभी नहीं है) माप की स्पष्ट इकाइयाँ हैं। लेकिन फिर वे एक "स्कोर" उत्पन्न करते हैं जो विभिन्न आयामों के साथ इन मैट्रिक्स को जोड़ती है। यह एक कार की दूसरी तरह से तुलना करने की तरह है, जो उनके अधिकतम त्वरण (m / s / s), उनके ईंधन टैंक (L) के आकार, उनकी शीर्ष गति (किमी / घंटा) और उनके द्वारा ले जाने वाले यात्रियों की संख्या को जोड़कर हो सकता है। हर कोई अलग-अलग घटकों को अलग-अलग वजन देना चाहता है, इसलिए समग्र स्कोर काफी अप्रासंगिक हो जाता है।

केस स्कोर का उपयोग करें

जैसा कि आप कहते हैं, कैनन 1DX को Nikon D3300 के रूप में एक ही ओवरऑल स्कोर मिला, लेकिन कुछ बड़े अंतरों पर ध्यान दें, यहां तक ​​कि सारांश "स्कोर" पृष्ठ पर भी:

• "लैंडस्केप" स्कोर (उर्फ डायनामिक रेंज) 11.8 बनाम 12.8 ईवीएस (D3300 पर 1 स्टॉप बेहतर)
• "स्पोर्ट्स" स्कोर (उर्फ लो-लाइट आईएसओ) 2786 बनाम 1385 आईएसओ (1DX पर बेहतर बंद)

ये " यूज़ केस स्कोर्स " पहले से ही बहुत अधिक विशिष्ट हैं, और डिमन्सिव रूप से समझदार हैं, और कहीं बेहतर तुलना करते हैं।

कहा, वे भी हैं

1. जरूरी नहीं कि समझने में आसान हो, और
2. जरूरी नहीं कि सभी अनुप्रयोगों के लिए एक उपयोगी माप हो

उदाहरण के लिए, "स्पोर्ट्स / लो-लाइट आईएसओ" उपयोग मामला है

लो-लाइट आईएसओ एक कैमरा के लिए उच्चतम आईएसओ सेटिंग है जो 9 ईवी की एक अच्छी गतिशील रेंज और 18 बिट की रंग गहराई रखते हुए इसे 30dB का SNR प्राप्त करने की अनुमति देता है।

ये चुने हुए मान मनमानी हैं, लेकिन उपयोगी सेंसर का उपयोग वे सभी सेंसरों को उसी तरह से मापने के लिए लगातार करते हैं। इसका मतलब है कि जब आप केवल एक ही मूल्य देख रहे हैं, तो आप कम से कम सेब की तुलना सेब से कर सकते हैं। एक विशेष डेटा बिंदु के लिए सेंसर ए और सेंसर बी की तुलना कितनी अच्छी है। यह एक उपयोगी तुलना है क्योंकि सेंसर सभी कम आईएसओ पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं, और आप आईएसओ को बढ़ाने के साथ ही समान ड्रॉप-ऑफ करते हैं, लेकिन आप वास्तव में इसके लिए सभी सेंसर के समान प्रदर्शन पर भरोसा कर रहे हैं। सामान्य उद्देश्य की तुलना।

माप

यदि आप तुलना के "माप" अनुभाग में जाते हैं, तो आपको कुछ और उपयोगी तुलनाएँ दिखाई देने लगेंगी। विभिन्न स्थितियों में बहुत सारे डेटा। यहीं से आप (तरह) सवालों के जवाब देना शुरू कर सकते हैं जैसे "आईएसओ 64 कैमरा में मुझे कैमरा ए बनाम कैमरा बी से कितना कम शोर मिलेगा?"। या, यदि आप पहले से ही जानते हैं कि आप अपने वर्तमान कैमरे के साथ आईएसओ 1600 तक ठीक हैं, तो आप आईएसओ 1600 पर अपने कैमरे के लिए एसएनआर का उपयोग अन्य कैमरों की तुलना के लिए आधार रेखा के रूप में कर सकते हैं (इस मामले में, एक समान राशि होगी। आईएसओ 3200 में 1 डीएक्स में छवि शोर के रूप में आईएसओ 1600 में एक डी 3300 में होगा)। खैर, यहां तक ​​कि यह काफी सच नहीं है, क्योंकि एसएनआर डेटा 18% ग्रे के लिए है!

स्वतंत्रता के कई आयामों / डिग्री के साथ जटिल उपकरणों के बीच प्रदर्शन की तुलना एक स्वाभाविक रूप से बहुत कठिन समस्या है। आप अक्सर व्यक्तिगत परीक्षणों की तुलना काफी अच्छी तरह से कर सकते हैं, लेकिन समस्या सामान्य परीक्षणों की तलाश कर रही है जो कि रिश्तेदार या निरपेक्ष प्रदर्शन को जल्दी और आसानी से चित्रित करते हैं। मुझे लगता है कि "केस स्कोर्स का उपयोग करें" एक बड़े स्तर तक इसे प्राप्त करता है, लेकिन केवल इसलिए कि अधिकांश सेंसर की तकनीक काफी समान है, जिससे आप 1 डीएक्स के बारे में ऊपर दिए गए सामान्यीकरण कर सकते हैं, कम रोशनी में शोर के लिए "एक बंद बेहतर" हो सकता है। । (कल्पना करें कि क्या सेंसर का शोर सभी सेंसरों के लिए आईएसओ का सरल कार्य नहीं था!)

मन में भालू भी है कि एक संवेदक एक और बेहतर प्रदर्शन जरूरी नहीं है उपयोगी । D3300 और 1DX का ISO प्रदर्शन (SNR 18%) अनिवार्य रूप से अप्रासंगिक है, जब एक उज्ज्वल, दिन के उजाले दृश्य के JPEG की शूटिंग होती है। अधिक उपयोगी गतिशील रेंज (कठोर छाया के साथ छाया / हाइलाइट विस्तार के लिए) जैसी चीजें होंगी। और फिर भी, जेपीईजी की शूटिंग, आपको एक बड़ी डायनेमिक रेंज से बहुत अधिक नहीं मिलेगी (जेपीईजी बनाने के लिए थोड़ी सी टोन संपीड़न है लेकिन दोनों अभी भी जेपीईजी की 8-बिट डायनेमिक रेंज में अच्छी तरह से सक्षम हैं)। कार सादृश्य को दोहराने के लिए, यह शहर की आवागमन के लिए कारों के बीच अधिकतम गति और त्वरण की तुलना करने जैसा है। आप किसी भी 'तेज़' कार की सीमा से कभी नहीं टकराएंगे, इसलिए उस एप्लिकेशन के लिए यह अप्रासंगिक है। यदि आप दो सेंसर की तुलना सार्थक तरीके से करना चाहते हैं, तो आपको वास्तव में विशिष्ट अनुप्रयोग की एक अच्छी समझ की आवश्यकता है, और यह वह जगह है जहाँ आप जानना चाहते हैं:

1. तुलना के लिए वास्तविक माप, (केवल समग्र स्कोर नहीं)
2. आवेदन के लिए कौन से माप उपयोगी हैं
3. प्रदर्शन की एक विशेष माप के लिए उपयोगिता की सीमा क्या है

सारांश

कुल मिलाकर स्कोर को छोड़कर के लिए एक बहुत सामान्य गाइड के रूप में, बहुत बेकार है किसी के के उपयोग के मामलों भार (जरूरी नहीं तुम्हारा!) है।

प्रयोग करें प्रकरण स्कोर विभिन्न सेंसरों के बीच में कुछ सामान्य प्रदर्शन के रुझान के लिए काफी बेहतर मार्गदर्शक हैं।

माप आप अपने खुद के तुलना करने, अगर आप क्या तुलना करने के लिए, और मन में एक आवेदन पत्र है इसकी जानकारी दें। यह जानना भी महत्वपूर्ण है कि "पर्याप्त" कितना है, या जब आप किसी दिए गए आवेदन के लिए "कम रिटर्न" प्राप्त करते हैं।

जब तक आप वास्तव में इलेक्ट्रॉनिक्स, प्रकाशिकी, भौतिकी को नहीं समझते हैं ... पूर्ण संख्याएं संभवतः बहुत ही व्यर्थ हैं।

Answer 3

मुझे लगता है कि मैं उन्हें फेंक सकता हूं, और मैं शॉट पुट पर विशेष रूप से अच्छा नहीं हूं, मैं डीएक्सओमार्क पर भरोसा करता हूं। वे प्रयोगशाला स्थितियों के बारे में जानकारी का एक दिलचस्प स्रोत हैं और एक ही निर्माता से कैमरों की तुलना करते समय कभी-कभी उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन ऐसे परीक्षणों में बहुत सारे चर हैं जो वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों से प्रस्थान करते हैं, जो आमतौर पर कैमरों की तुलना करने के लिए उपयोगी होते हैं, विशेष रूप से अलग-अलग। निर्माताओं।

किसी भी अन्य कैमरा समीक्षा साइट की तरह, वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन हमेशा प्रयोगशाला स्थितियों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होता है। यदि आप जानते हैं कि जानकारी को कैसे पढ़ना है और वास्तविक दुनिया के लिए प्रासंगिक नहीं है, तो आप DxOMark से कुछ सार्थक डेटा बना सकते हैं, लेकिन मेरे अनुभव में, नमक के बड़े दाने के साथ इसे लेना सबसे अच्छा है।