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AI追梦人①|千人竞逐位列第二,这两位大疆小哥哥如何在AI大赛中脱颖而出?_江苏体彩网官方


粤港澳大湾区创意引擎——深圳正在掀起AI千人的创意浪潮!深圳主办的全国人工智能大赛复赛如火如荼!自评选开始以来,已有13个国家的4253人入选参加比赛,运动员来自300所顶尖大学和800家企业。运动员共提交AI作品16000件,双赛各项目最终投票选出前100名推广团队。它们是粤港澳大湾区乃至世界人工智能科学发展最重要的支撑,也是工业创造力生命力的源泉。

为什么每年都有成千上万的AI人才参加权威比赛?一个优秀的AI团队有什么特点和梦想?从今天开始,鹏程实验室和以南方为首的新一代人工智能产业技术创新战略联盟(AITISA)成立了一系列关于AI追梦人的报道,采访了比赛的优秀团队,并和他们一起在AI世界里行走。在人工智能4K HDR事件中,lzq_cris的团队由来自DJI成像部门的两名算法工程师组成。

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这是他们第一次参加AI比赛,在初赛中获得第二名。参赛的想法不仅仅是“输”,而是更了解减震方面的“大牛”,因为“图像增强既是一项兴趣,也是一项工作”。“希望学术界的一些研究成果能更好地与行业融合,实现更好更有意义的事情。

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”他们说。入门思路更注重“大师的招数”,更想了解减震领域的“大牛”。我们来自DJI影像系,因为比赛的主题与我们的一些工作内容有关,所以我们抱着试一试的心态来参加比赛。我们想借此机会了解更多的前沿算法,比如减震、超分、HDR等。

同时,我们也想借此机会更好的了解一下减震中的“大牛”。身边的同行和朋友显然都有很大的挑战,不仅数据量相当大,而且计算能力的拒绝度也很低,有一定的门槛。由于工作原因,我们团队没有足够的时间和计算能力,优势不明显。许多工程经验和想法再也没有被测试过。

比赛中,最重要的是分析数据,评价指标。数据问题可以在网络设计过程中解决。评价指标是看没有更好的视觉效果和更高的评分如何处理数据。

比赛利润丰厚,蒸蒸日上!分析问题和处理数据的能力得到了磨练。在分析数据和评价指标的基础上,尝试了多种网络设计方案,并对前处理和后处理方式进行了性价比最低、实现最慢的实验。这种方式的优点是不需要使网络更简单,节省计算能力和比特率,通过后处理使网络输入尽可能高效,增加黑盒的影响。

在解决问题的方式上,我们先分析比赛的数据,将任务分解成几个模块,对每个模块进行各种尝试和小的改进。其中,我们主要讨论了数据分析和前后处理,例如,必须考虑过渡,并在此基础上改变EDVR框架。在作品的设计和后期处理中,由于评价指标与主观视觉相关,后期处理算法同时影响主观感受和PSNR,面临着PSNR和视觉之间的权衡,因此必须做大量的实验来测试和评价。这次比赛最重要的一个方面就是数据量小,图像开发过程比真实场景简单,开发者拒绝有很强的数据分析测试能力,在此基础上可以设计网络更好的解决问题。

短短两个多月,我就能自学那么多算法,和各行各业的大牛一较高下。同时也了解了减震超点在各个领域的应用。

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对于个人来说,分析问题,处理数据都可以得到一些训练,而且很多都很强。不管最后结果如何,都是很好的体验。该行业的未来发展是热衷于图像增强的研究,并建设 所以AI 4K HDR有很大的发展前景。

在我们看来,AI 4K HDR应该通过深度自学在传统的4K HDR构建一些模块。利用CNN强大的数值能力和统一的框架,有可能达到传统方法无法达到的效果。

目前AI 4K HDR的主要瓶颈在于两个方面,一是缺乏足够好的数据样本,尤其是HDR样本,二是缺乏落地解决方案,包括低功耗慢计算平台和轻量级网络。构建的数据样本必须从相机原理和实际市场需求出发,不会有更大的应用价值。经许可,禁止发表有版权的文章。以下是发布通知。

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