粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新引擎——深圳正在揭起AI千人創(chuàng)新浪潮！

由深圳市主辦的全國(guó)人工智能大賽復(fù)賽正在火熱進(jìn)行中！自開(kāi)啟報(bào)名以來(lái)，大賽吸引了來(lái)自13個(gè)國(guó)家的4253 人報(bào)名參賽，選手來(lái)自300+頂級(jí)高校和800+名企。選手共計(jì)有1萬(wàn)6千余次的AI作品提交，雙賽項(xiàng)每個(gè)賽項(xiàng)最終選出前 100 支晉級(jí)團(tuán)隊(duì)。他們是粵港澳大灣區(qū)乃至世界人工智能科學(xué)發(fā)展的重要支撐、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的活力之源。

千名AI人才為何參加年度權(quán)威賽事？?jī)?yōu)秀AI團(tuán)隊(duì)有何特質(zhì)和夢(mèng)想？今日起，南方+聯(lián)合鵬城實(shí)驗(yàn)室、新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟（AITISA）開(kāi)設(shè)AI追夢(mèng)人系列報(bào)道，專訪大賽優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)，和他們一起在AI世界逐夢(mèng)而行。

在AI+4K HDR賽項(xiàng)中，lzq_cris的團(tuán)隊(duì)由2位來(lái)自大疆影像部的算法工程師組成，這是他們首次參加AI類大賽，在初賽中就獲得第二名的成績(jī)。參賽初衷并不僅是“贏”，而是希望認(rèn)識(shí)更多在降噪超分方面的“大?！?，因?yàn)椤皥D像增強(qiáng)既是興趣，也是工作”。

“希望能將學(xué)術(shù)界的一些研究成果和更好地和工業(yè)界結(jié)合起來(lái)，做更多可落地，有意義的東西?！彼麄冋f(shuō)。

參賽初衷

更看重“高手過(guò)招” 想認(rèn)識(shí)更多降噪超分領(lǐng)域“大?！?/strong>

我們來(lái)自大疆影像部，因?yàn)榇筚愔黝}跟自己部分工作內(nèi)容相關(guān)，所以抱著試一試的心態(tài)來(lái)參賽，想借此機(jī)會(huì)了解更多前沿的降噪、超分、HDR等算法，同時(shí)也想借此機(jī)會(huì)認(rèn)識(shí)更多在降噪超分方面的“大?！?。

在身邊的同行和朋友看來(lái)，這次大賽挑戰(zhàn)不小，不僅數(shù)據(jù)量很大，且算力要求高，有一定門(mén)檻。由于工作原因，我們的團(tuán)隊(duì)一沒(méi)有足夠時(shí)間，二沒(méi)有足夠算力，優(yōu)勢(shì)并不明顯，很多工程上的經(jīng)驗(yàn)和想法都沒(méi)來(lái)得及驗(yàn)證。

在比賽中，最重要的是分析數(shù)據(jù)和評(píng)估指標(biāo)。數(shù)據(jù)的問(wèn)題可以在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的過(guò)程中去解決，評(píng)估指標(biāo)就是看怎么處理數(shù)據(jù)會(huì)有更好的視覺(jué)效果和更高的評(píng)分。

比賽收獲

不錯(cuò)的成長(zhǎng)！分析問(wèn)題和處理數(shù)據(jù)能力得到鍛煉

我們?cè)诜治鰯?shù)據(jù)和評(píng)估指標(biāo)的基礎(chǔ)上，嘗試多種網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案，然后在性價(jià)比最高、出成績(jī)最快的前處理和后處理這些路子上做一些實(shí)驗(yàn)。這種做法的好處在于，不需要把網(wǎng)絡(luò)變得更加復(fù)雜，節(jié)省算力和帶寬，通過(guò)后處理使得網(wǎng)絡(luò)輸出盡量可控，同時(shí)減少黑盒子的影響。

在解題思路上，我們首先分析比賽的數(shù)據(jù)，將任務(wù)分解成多個(gè)模塊，在各個(gè)模塊上做各種嘗試和小改進(jìn)。其中，我們主要聚焦在分析數(shù)據(jù)和前后處理，比如需要考慮轉(zhuǎn)場(chǎng)之類，在此基礎(chǔ)上借助了EDVR框架修改。

在作品的設(shè)計(jì)與后處理方面，因?yàn)樵u(píng)估指標(biāo)跟主觀視覺(jué)有關(guān)系，后處理算法好不好同時(shí)影響到主觀感受和PSNR，這就面臨著

PSNR和視覺(jué)感官的權(quán)衡，需要做大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證和評(píng)估。

這次比賽最鍛煉選手的方面在于數(shù)據(jù)量較大，圖像退化過(guò)程也比真實(shí)場(chǎng)景要復(fù)雜，對(duì)開(kāi)發(fā)者要求有較強(qiáng)的分析和驗(yàn)證數(shù)據(jù)能力，并在此基礎(chǔ)上才能更好地設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)解決問(wèn)題。

在短短兩個(gè)多月，能學(xué)習(xí)到這么多的算法，和各路大牛同臺(tái)競(jìng)技，同時(shí)還了解到降噪超分在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，對(duì)個(gè)人而言，分析問(wèn)題和處理數(shù)據(jù)都能得到一定鍛煉，有不少成長(zhǎng)。不管最后成績(jī)?nèi)绾?，都是一段不錯(cuò)的經(jīng)歷。

行業(yè)展望

熱愛(ài)圖像增強(qiáng)研究，構(gòu)建數(shù)據(jù)樣本需從實(shí)際需求出發(fā)

在人工智能發(fā)展中，圖像增強(qiáng)是我最為關(guān)注的領(lǐng)域。我們認(rèn)為，這一輪AI的崛起主要是憑借在圖像和語(yǔ)音上的出色表現(xiàn)。圖像增強(qiáng)既是我們的興趣，也是我們的工作。

因此，AI+4K HDR有巨大發(fā)展前景，我們心中的AI+4K HDR應(yīng)該是用深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)4K HDR中的某些模塊，借助CNN強(qiáng)大的擬合能力和統(tǒng)一框架，有可能取得傳統(tǒng)方法難以達(dá)到的效果。

AI+4K HDR目前主要的瓶頸在兩方面，一是缺乏足夠好的數(shù)據(jù)樣本，尤其是HDR樣本，二是缺乏可落地方案，包括低功耗快速計(jì)算平臺(tái)和輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建好的數(shù)據(jù)樣本需要從相機(jī)原理和實(shí)際需求出發(fā)，這將會(huì)有更大的應(yīng)用價(jià)值。

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