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AI追夢人① | 千人競逐位列第二,這兩位大疆小哥哥如何在AI大賽中脫穎而出?

本文作者: 木子 2019-12-25 10:51 專題:首屆“全國人工智能大賽”
導語: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!

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人工智能大賽復賽正在火熱進行中!自開啟報名以來,大賽吸引了來自13個國家的4253 人報名參賽,選手來自300+頂級高校和800+名企。選手共計有1萬6千余次的AI作品提交,雙賽項每個賽項最終選出前 100 支晉級團隊。他們是粵港澳大灣區(qū)乃至世界人工智能科學發(fā)展的重要支撐、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的活力之源。

AI追夢人① | 千人競逐位列第二,這兩位大疆小哥哥如何在AI大賽中脫穎而出?

千名AI人才為何參加年度權(quán)威賽事?優(yōu)秀AI團隊有何特質(zhì)和夢想?今日起,南方+聯(lián)合鵬城實驗室、新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟(AITISA)開設AI追夢人系列報道,專訪大賽優(yōu)秀團隊,和他們一起在AI世界逐夢而行。

在AI+4K HDR賽項中,lzq_cris的團隊由2位來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。參賽初衷并不僅是“贏”,而是希望認識更多在降噪超分方面的“大?!?,因為“圖像增強既是興趣,也是工作”。

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

AI追夢人① | 千人競逐位列第二,這兩位大疆小哥哥如何在AI大賽中脫穎而出?

參賽初衷

更看重“高手過招” 想認識更多降噪超分領域“大?!?/strong>

我們來自大疆影像部,因為大賽主題跟自己部分工作內(nèi)容相關(guān),所以抱著試一試的心態(tài)來參賽,想借此機會了解更多前沿的降噪、超分、HDR等算法,同時也想借此機會認識更多在降噪超分方面的“大?!?。

在身邊的同行和朋友看來,這次大賽挑戰(zhàn)不小,不僅數(shù)據(jù)量很大,且算力要求高,有一定門檻。由于工作原因,我們的團隊一沒有足夠時間,二沒有足夠算力,優(yōu)勢并不明顯,很多工程上的經(jīng)驗和想法都沒來得及驗證。

在比賽中,最重要的是分析數(shù)據(jù)和評估指標。數(shù)據(jù)的問題可以在網(wǎng)絡設計的過程中去解決,評估指標就是看怎么處理數(shù)據(jù)會有更好的視覺效果和更高的評分。

比賽收獲

不錯的成長!分析問題和處理數(shù)據(jù)能力得到鍛煉

我們在分析數(shù)據(jù)和評估指標的基礎上,嘗試多種網(wǎng)絡設計方案,然后在性價比最高、出成績最快的前處理和后處理這些路子上做一些實驗。這種做法的好處在于,不需要把網(wǎng)絡變得更加復雜,節(jié)省算力和帶寬,通過后處理使得網(wǎng)絡輸出盡量可控,同時減少黑盒子的影響。

在解題思路上,我們首先分析比賽的數(shù)據(jù),將任務分解成多個模塊,在各個模塊上做各種嘗試和小改進。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)場之類,在此基礎上借助了EDVR框架修改。

在作品的設計與后處理方面,因為評估指標跟主觀視覺有關(guān)系,后處理算法好不好同時影響到主觀感受和PSNR,這就面臨著

PSNR和視覺感官的權(quán)衡,需要做大量的實驗來驗證和評估。

這次比賽最鍛煉選手的方面在于數(shù)據(jù)量較大,圖像退化過程也比真實場景要復雜,對開發(fā)者要求有較強的分析和驗證數(shù)據(jù)能力,并在此基礎上才能更好地設計網(wǎng)絡解決問題。

在短短兩個多月,能學習到這么多的算法,和各路大牛同臺競技,同時還了解到降噪超分在各個領域的應用,對個人而言,分析問題和處理數(shù)據(jù)都能得到一定鍛煉,有不少成長。不管最后成績?nèi)绾危际且欢尾诲e的經(jīng)歷。

AI追夢人① | 千人競逐位列第二,這兩位大疆小哥哥如何在AI大賽中脫穎而出?

行業(yè)展望

熱愛圖像增強研究,構(gòu)建數(shù)據(jù)樣本需從實際需求出發(fā)

在人工智能發(fā)展中,圖像增強是我最為關(guān)注的領域。我們認為,這一輪AI的崛起主要是憑借在圖像和語音上的出色表現(xiàn)。圖像增強既是我們的興趣,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應該是用深度學習的方法來實現(xiàn)傳統(tǒng)4K HDR中的某些模塊,借助CNN強大的擬合能力和統(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,包括低功耗快速計算平臺和輕量級網(wǎng)絡。構(gòu)建好的數(shù)據(jù)樣本需要從相機原理和實際需求出發(fā),這將會有更大的應用價值。

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