超轻粘土做动漫网站,驻马店北京网站建设,html改造wordpress,网页制作的优势和劣势| 背景底层计算机视觉技术#xff0c;如图像增强、图像复原等#xff0c;一直以来都是一个重要且热门的研究方向。传统的方法多基于稀疏编码、小波变换等技术#xff0c;近年来#xff0c;深度学习的兴起为该领域带来了新的发展机遇#xff0c;同时大幅度提升了方法性能。… | 背景底层计算机视觉技术如图像增强、图像复原等一直以来都是一个重要且热门的研究方向。传统的方法多基于稀疏编码、小波变换等技术近年来深度学习的兴起为该领域带来了新的发展机遇同时大幅度提升了方法性能。然而与工业界源源不断的增强、复原需求相比现有方法在稳定性、视觉效果、处理速度等方面仍有比较大的提升空间。因此学术界多数研究组均设有底层视觉相关研究方向每年均有大量的顶会论文发表。该领域未来的研究及工程落地将继续活跃借助硬件设备日益增长的计算能力持续提升方法的稳定性、视觉效果等。基于深度学习的底层视觉技术无论在理论上还是实践上都有重要意义。首先理论上底层视觉对应了所有的图像到图像的处理问题相比高层视觉任务如图像分类等底层视觉任务需要求解的解空间更大。其次在实践上底层视觉技术已经被应用到日常生活及工业生产的方方面面。以图像超分辨率为例随着目前手机、电视等显示屏分辨率的提升高质量视频、图像可以极大提升用户体验。然而很多存量的经典影视剧受限于拍摄时的技术限制分辨率相对较低。因此使用图像超分辨率技术将经典影视剧超分到较高分辨率对各电视台、网络媒体及手机、电视厂商来说都有重大需求。底层视觉技术已经应用到生活生产的方方面面包括但不限于遥感、医疗图像处理、摄像设备、手机、电视、压缩传输等有着极大的应用价值。以基于深度学习的底层视觉技术为例深入讲解算法知识及方法综述并基于此讲解研究计划的撰写方法。项目涉及的底层视觉处理前沿技术可以解决生活、工业生产、军工等领域常遇到的低质图像复原或增强问题同时本项目讲解的研究计划撰写技巧可以直接帮助到同学们进行硕士和博士申请。1、课程导师 导师介绍梁博士先后于CVPR、ICCV、ECCV、AAAI等国际顶级会议以及TPAMI、TIP等国际顶级期刊上发表论文13篇常年担任CVPR、ICCV、ECCV、TIP等国际顶级会议及期刊的审稿人每年审稿十余篇曾获CVPR杰出审稿人奖项拥有丰富的与国内外知名导师合作的经验对学术前沿及导师招生逻辑有较深的理解研究领域基于深度学习的底层计算机视觉任务包括但不限于图像增强、图像复原等2、科研课题课题一基于自适应实例归一化的先验图像复原技术探究Image Restoration with deep priors based on Adaptive Instance Normalization期待结果1、充分理解图像复原研究领域的相关工作发展脉络能够对现有方法的优缺点进行总结2、调研学习多种图像归一化策略思考其在图像复原方向的应用场景3、在课程期间思考图像复原任务中可以应用的先验信息同时思考如何使用自适应实例归一化策略通过相应先验信息对复原网络进行正则化约束4、撰写相应的研究计划课题二基于对比学习的深度无监督图像超分技术探究Deep Unsupervised Image Super-Resolution based on Contrastive Learning期待结果1、调研总结基于深度学习的图像超分相关论文并进行总结2、理解真实图像超分与仿真图像超分之间的联系与区别并思考真实图像超分面临的技术难点3、调研对比学习等深度无监督学习任务思考其与真实图像超分工作的联系进行正则化约束4、撰写相应的研究计划课题三人类视觉感知特性引导的图像相似度评价指标研究Image Similarity Metrics Guided by Human Perceptions期待结果1、通过观察课堂提供的样例了解目前图像复原、增强方法结果的问题2、通过对比图像视觉效果与现有评价指标了解当前指标存在的问题3、调研图像质量评价、相似度评价等相关文章设计基于深度学习的更符合人类视觉特性的图像相似度评价指标4、撰写相应的研究计划课题四基于模型蒸馏的高效图像复原及增强方法研究Efficient Image Restoration and Enhancement based on Model Distillation期待结果1、充分调研当前图像复原、增强等底层视觉方法的运行速度及复杂度并进行总结2、在课堂上学习工业界真实的图像增强、复原任务需求理解当前方法的速度短板明确高效方法研究的重要性3、调研思考模型蒸馏技术相关进展4、撰写相应的研究计划课题五基于深度自注意力模型的图像翻译技术探究Image-to-Image Translation based on Deep Self-Attention Model期待结果1、调研并总结图像翻译以及深度自注意力模型的相关进展并分析现有图像翻译工作的问题2、分析图像翻译任务对全局信息以及远距离相关性的依赖性了解深度自注意力模型在建模图像远距离相关性方面的优势3、撰写相应的研究计划我们也鼓励同学们发散思维propose自己感兴趣的其他科研课题。本期《研究计划训练营》仅限30人如果对课题感兴趣请联系添加小姐姐微信咨询详情????????????3、项目亮点一、课程内容严格打磨市面最专业最深入市面上没有比我们的内容更专业深入的科研类计算机视觉项目大部分科研项目只会讲解一些机器学习、神经网络的入门知识和算法并不会涉及到深度学习中更深入的内容和应用。二、项目提供的科研课题火热前沿有非常大的延伸可能性本项目提供的5个科研课题都是目前计算机视觉领域最前沿最火热的学生完成研究计划后可以将其投入后续的科研工作中并完成1篇有创新性的高水平学术论文。三、授人以渔的真科研项目内容涵盖如何propose一个科研idea、如何找论文、如何读论文、领域知识点的讲解、研究方法的学习、撰写1篇符合学术标准的研究计划的方法和技巧、学术答辩的技巧等。参照实验室教授带研究生的模式全程按照真正做一个科研项目的流程让学生边学习边实操真正做到融会贯通掌握方法论举一反三。四、无需编程基础本项目目标是产出1篇符合学术标准的研究计划不需要学生有编程基础。4、你将获得1篇2000词以上符合学术标准的中文或英文研究计划课程证明及导师撰写的学术评价了解基本的深度学习、计算机视觉领域研究思路和研究方法掌握基于深度学习的底层视觉多个子任务的基本知识认识底层计算机视觉领域的现状和前沿成果对研究计划逻辑的把握及对科研的兴趣在生活细节中分析和发现计算机视觉相关Idea的能力模拟答辩学会如何正确展示自己的研究成果自如应对面试or套磁5、适合人群本项目适合计算机大类、数学、电子信息工程等相关专业方向或对于深度学习、计算机视觉有浓厚兴趣希望获得理论提高与实践认知的大三及以上学生。无需具备编程基础希望报名的同学对于神经网络和深度学习的基本概念有一些了解如卷积、池化、归一化、激活函数、梯度反向传播等概念。以便提高后续学习效率。没有相关基础的同学我们会提供课前预习材料给到大家。6、未来的帮助对升学的帮助本课程涉及的深度学习基础知识以及其在底层计算机视觉领域的应用是计算机算法尤其是计算机视觉算法、机器学习领域的必备知识/进阶能力能为有意读计算机视觉、机器学习、人工智能等方向研究生的同学打下扎实基础/提升保研夏令营面试/考研复试/硕士博士申请的成功率。国内外多所大学斯坦福大学、香中文大学、清华大学等的知名研究组都十分看重学生的这些专业背景与实践。对就业的帮助本课程所涉及到的深度学习算法、图像增强复原等底层视觉相关技术是就业时的必备能力/是提升就业竞争力的利器。就业方向包括互联网大厂腾讯阿里巴巴百度字节跳动等计算机视觉算法工程师硬件厂商华为、小米、海康威视等底层视觉研究团队算法工程师AI或计算机视觉独角兽商汤科技、旷视科技等算法工程师国企、政府事业单位如电视台等相关研究团队工程师●●●本期《研究计划训练营》仅限30人有意向参加可添加微信咨询详情????????????
