2021年9月14日，由深圳市科學技術協(xié)會、中國科學院先進技術研究院主辦，深圳市機器人協(xié)會、深圳市新一代信息通信產(chǎn)業(yè)集群承辦的“自主創(chuàng)新大講堂——數(shù)字所專場”順利開展。本期人工智能前沿領域系列活動由數(shù)字所研究員魏彥杰主持，眾人圍繞“基于深度學習的圖像復原與增強”進行學術分享，眾多企業(yè)代表、中科院深圳先進院數(shù)字所研究員、中科院深圳理工大學師生參加了本次活動。（點擊文末“閱讀原文”查看直播回放）

計算機視覺是人工智能領域的前沿和焦點，自深度學習算法開創(chuàng)以來，計算機視覺的各個任務都取得了前所未有的突破。圖像復原和增強是經(jīng)典的底層計算機視覺問題，在4k/8k視頻，AI攝影，超清畫質(zhì)，AR/VR等領域有著廣泛的應用。

本次報告，以圖像復原和增強任務為切入點，回顧深度學習算法的發(fā)展歷程，闡述算法的優(yōu)勢與瓶頸，并展示最新的研究成果。本期沙龍主題為“基于深度學習的圖像復原與增強”，活動邀請中科院深圳先進院數(shù)字所董超副研究員作題為“圖像超分辨率技術的發(fā)展與前景”的報告。同時，特邀深圳市騰訊PCG高級研究員王鑫濤博士，商湯科技高級研究員張佳維博士，分別就圖像復原的退化模型和實際應用進行主題報告和交流。

圖像超分辨率技術的發(fā)展與前景

——中科院深圳先進院副研究員 董超

該報告宏觀總結(jié)了超分辨率技術自2014年以來的發(fā)展歷史，分析了六條發(fā)展線路，包括超分網(wǎng)絡，視覺超分，真實場景，可調(diào)復原，可解釋性以及超分比賽。展示了超分技術的快速發(fā)展歷程，也揭示了技術在應用中的局限性。

基于退化模型的圖像復原算法

——商湯科技研究員 張佳維

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機視覺中的運用越來越廣泛，越來越多的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)也被用來解決退化圖像恢復問題，但是他們往往忽略了退化模型。本報告主要探討如何將深度神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)退化圖像恢復算法結(jié)合更好的恢復圖像。

邁向?qū)嶋H應用的圖像復原與增強

——騰訊研究員 王鑫濤

圖像復原，特別是圖像超分辨率技術在近幾年來發(fā)展迅速，各種指標不斷提高，視覺效果也在逐漸改進。但由于現(xiàn)實世界的降質(zhì)過程復雜多樣，它們距離實際應用仍然有較大的差距。我們從實際應用的角度出發(fā)，嘗試做了一些圖像復原與增強的探索工作。本次報告介紹了兩個工作：一是人臉復原GFPGAN，利用人臉生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的先驗，輔助實際低質(zhì)量人臉的修復及細節(jié)生成，它能夠有效解決大部分的人臉場景。另一個是通用圖像復原Real-ESRGAN，探索了利用純合成的方式來解決實際的圖像修復問題。這兩個工作最近也得到了大家的關注和使用，希望我們的工作能夠?qū)嶋H場景下的圖像復原應用帶來價值。

研究員主題分享結(jié)束后，現(xiàn)場企業(yè)代表、師生對相關話題進行了互動交流，研究員們對技術、發(fā)展等方面的問題進行答疑。該系列活動之后我們還將舉辦多場，請大家留意后續(xù)發(fā)布的消息積極報名參與！