2021 年 9 月 14 日，由深圳市科学技术协会、中国科学院先进技术研究院主办，深圳市机器人协会、深圳市新一代信息通信产业集群承办的“自主创新大讲堂——数字所专场”顺利开展。本期人工智能前沿领域系列活动由数字所研究员魏彦杰主持，众人围绕“基于深度学习的图像复原与增强”进行学术分享，众多企业代表、中科院深圳先进院数字所研究员、中科院深圳理工大学师生参加了本次活动。

　　计算机视觉是人工智能领域的前沿和焦点，自深度学习算法开创以来，计算机视觉的各个任务都取得了前所未有的突破。图像复原和增强是经典的底层计算机视觉问题，在 4k/8k 视频，AI 摄影，超清画质，AR/VR 等领域有着广泛的应用。

　　本次报告，以图像复原和增强任务为切入点，回顾深度学习算法的发展历程，阐述算法的优势与瓶颈，并展示最新的研究成果。本期沙龙主题为“基于深度学习的图像复原与增强”，活动邀请中科院深圳先进院数字所董超副研究员作题为“图像超分辨率技术的发展与前景”的报告。同时，特邀深圳市腾讯 PCG 高级研究员王鑫涛博士，商汤科技高级研究员张佳维博士，分别就图像复原的退化模型和实际应用进行主题报告和交流。

图像超分辨率技术的发展与前景——中科院深圳先进院副研究员 董超

　　该报告宏观总结了超分辨率技术自 2014 年以来的发展历史，分析了六条发展线路，包括超分网络，视觉超分，真实场景，可调复原，可解释性以及超分比赛。展示了超分技术的快速发展历程，也揭示了技术在应用中的局限性。

　　基于退化模型的图像复原算法——商汤科技研究员 张佳维

　　随着深度神经网络在计算机视觉中的运用越来越广泛，越来越多的深度神经网络结构也被用来解决退化图像恢复问题，但是他们往往忽略了退化模型。本报告主要探讨如何将深度神经网络与传统退化图像恢复算法结合更好的恢复图像。

       迈向实际应用的图像复原与增强——腾讯研究员 王鑫涛

　　图像复原，特别是图像超分辨率技术在近几年来发展迅速，各种指标不断提高，视觉效果也在逐渐改进。但由于现实世界的降质过程复杂多样，它们距离实际应用仍然有较大的差距。我们从实际应用的角度出发，尝试做了一些图像复原与增强的探索工作。本次报告介绍了两个工作：一是人脸复原 GFPGAN，利用人脸生成对抗网络(GAN)的先验，辅助实际低质量人脸的修复及细节生成，它能够有效解决大部分的人脸场景。另一个是通用图像复原Real-ESRGAN，探索了利用纯合成的方式来解决实际的图像修复问题。这两个工作最近也得到了大家的关注和使用，希望我们的工作能够对实际场景下的图像复原应用带来价值。

　      研究员主题分享结束后，现场企业代表、师生对相关话题进行了互动交流， 研究员们对技术、发展等方面的问题进行答疑。该系列活动之后我们还将举办多场， 请大家留意后续发布的消息积极报名参与!

　　“自主创新大讲堂”面向前沿共性需求，聚焦人工智能领域，围绕产学研成果转化、人才培养、创新生态等展开创新讲堂系列活动。通过人工智能领域高校、科研院所专家分享学术成果，产业界人工智能领域技术企业专家分享人工智能领域的最新技术、产品及应用，以成果转化交流座谈等方式激发思维、开拓视野，加强研发创新与生产实践的跨界融合，为深圳市提供创新的前沿知识和经验。