本周為TechBeat人工智能社區(qū)第313期線上Talk。

北京時間6月10日(周四)晚8點，國防科技大學在讀博士——王龍光的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “單目雙目圖像超分辨率研究”，屆時將介紹有關(guān)單目雙目圖像超分辨率所面臨的挑戰(zhàn)與進展。

Talk·信息

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主題：單目雙目圖像超分辨率研究

嘉賓：國防科技大學在讀博士生?王龍光

時間：北京時間?6月10日 (周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

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圖像超分辨率旨在從低分辨率圖像中恢復高分辨率圖像，其在安防監(jiān)控、遙感探測和醫(yī)學影像等領(lǐng)域都有著重要的應用價值。圖像超分辨率除了能夠提高圖像的感知質(zhì)量，還有助于改善其它計算機視覺任務(wù)。

近年來，在單目相機的基礎(chǔ)上，雙目相機開始在智能手機等設(shè)備上得到普及，如何利用好多視圖信息提升圖像超分辨性能仍面臨許多挑戰(zhàn)。本次分享圍繞單目雙目圖像超分辨率，介紹了我們近期的一些工作。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1 單目圖像超分辨

°?用于盲超分辨的無監(jiān)督退化表示學習（CVPR 2021）

°??圖像超分辨率中的稀疏性及高效推理（CVPR 2021）

2 雙目圖像超分辨

°??用于雙目圖像超分辨的視差注意力機制（CVPR 2019）

°??用于無監(jiān)督雙目立體匹配學習的視差注意力機制（TPAMI 2020）

3 相關(guān)討論

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會提及的資料，建議提前預習哦！

[1] Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution

http://arxiv.org/pdf/2104.00416

https://github.com/LongguangWang/DASR

[2] Exploring Sparsity in Image Super-Resolution for Efficient Inference

https://arxiv.org/pdf/2006.09603

https://github.com/LongguangWang/SMSR

[3] Learning Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution

http://arxiv.org/pdf/2104.00416

https://github.com/LongguangWang/PASSRnet

[4] Parallax Attention for Unsupervised Stereo Correspondence Learning

https://arxiv.org/pdf/2009.08250

https://github.com/LongguangWang/PAM

Talk·提問交流

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通過以下兩種方式提問都將獲得微信現(xiàn)金紅包獎勵哦！方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

你的每一次貢獻，我們都會給予你相應的i豆積分，還會有驚喜獎勵哦！

方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問題，或掃描下方二維碼提問！

Talk·嘉賓介紹

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王龍光，國防科技大學博士生，研究方向為深度學習與低層視覺，專注于圖像超分辨與圖像復原，以第一作者身份在TPAMI、TIP、CVPR、ECCV等期刊及會議上發(fā)表多篇論文。

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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