Evaluation and Interpretation of Image Super-Resolution Networks

讲座名称：Evaluation and Interpretation of Image Super-Resolution Networks

讲座人：Chao Dong

讲座时间：12月31日10:00

讲座地点：北校区主楼III-401

讲座人介绍：

Chao Dong博士于2012-2016年就读于香港中文大学信息工程专业，获博士学位。2014年9月，在欧洲计算机视觉大会（ECCV）上发表论文SRCNN，首次将深度学习引入图像超分辨领域。2017年-2019年，带队参加国际超分辨率比赛NIRTE17, NIRTE18，PIRM18，NTIRE19和AIM2020，共获得8项冠军。2016年-2018年就职于商汤科技集团，任高级研究经理，带领商汤超分团队开发了世界首款基于深度学习的数码变焦软件。2018年6月全职加入中科院深圳先进技术研究院，成立XPixel画质团队，专注于底层机器视觉和图像处理。现担任VALSE执行AC、IEEE JSTSP期刊编委，中国科学院青促会会员。团队主页http://xpixel.group/。

讲座内容：

图像超分辨率技术近些年来发展迅速，新的深度学习网络层出不穷。随着性能指标的逐年提升，我们开始关注超分网络的评价体系与背后原理。关于评价体系，我们当前的评价方法（如PSNR, NIQE）是否能够全面客观的评价当前算法？持续优化现有指标是否能够引导我们得到更好的算法？我们应如何评估GAN系列算法？为此我们建立了一个基于图像复原算法的数据集PIPAL，并全面评估了12种最新的超分网络和23种评价指标。关于背后原理，我们想知道更大的接收域和更多的尺度是否有真的有助于超分？为什么注意力机制会有效？不同的超分网络利用了哪些不一样的信息？为此我们提出一种新的适用于底层视觉任务的归因机制LAM，并利用这个工具分析了48种超分网络结构，以及不同测试数据与超分网络之间的关系。

主办单位：人工智能学院