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     2021 年 9 月 14 日，由深圳市科學技術協會、中國科學院先進技術研究院主辦，深圳市機器人協會、深圳市新一代信息通信產業集群承辦的“自主創新大講堂——數字所專場”順利開展。本期人工智能前沿領域系列活動由數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，眾多企業代表、中科院深圳先進院數字所研究員、中科院深圳理工大學師生參加了本次活動。

　　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典的底層計算機視覺問題，在 4k/8k 視頻，AI 攝影，超清畫質，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展歷程，闡述算法的優勢與瓶頸，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字所董超副研究員作題為“圖像超分辨率技術的發展與前景”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

　　該報告宏觀總結了超分辨率技術自 2014 年以來的發展歷史，分析了六條發展線路，包括超分網絡，視覺超分，真實場景，可調復原，可解釋性以及超分比賽。展示了超分技術的快速發展歷程，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

　　隨著深度神經網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網絡結構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網絡與傳統退化圖像恢復算法結合更好的恢復圖像。

       邁向實際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。但由于現實世界的降質過程復雜多樣，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，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絡(GAN)的先驗，輔助實際低質量人臉的修復及細節生成，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對實際場景下的圖像復原應用帶來價值。

　      研究員主題分享結束后，現場企業代表、師生對相關話題進行了互動交流， 研究員們對技術、發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， 請大家留意后續發布的消息積極報名參與!

　　“自主創新大講堂”面向前沿共性需求，聚焦人工智能領域，圍繞產學研成果轉化、人才培養、創新生態等展開創新講堂系列活動。通過人工智能領域高校、科研院所專家分享學術成果，產業界人工智能領域技術企業專家分享人工智能領域的最新技術、產品及應用，以成果轉化交流座談等方式激發思維、開拓視野，加強研發創新與生產實踐的跨界融合，為深圳市提供創新的前沿知識和經驗。