粤港澳大湾区创意引擎——深圳正在揭起AI千人创意浪潮！由深圳市主办的全国人工智能大赛复赛正在火热展开中！自打开甄选以来，大赛更有了来自13个国家的4253 人甄选参赛，运动员来自300+顶级高校和800+名企。运动员总计有1万6千余次的AI作品递交，双赛项每个赛项最后投票决定前 100 支晋级团队。他们是粤港澳大湾区乃至世界人工智能科学发展的最重要承托、产业创意的活力之源。千名AI人才为何参与年度权威赛事？杰出AI团队有何特质和梦想？今日起，南方+牵头鹏城实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟（AITISA）开办AI追梦人系列报道，采访大赛杰出团队，和他们一起在AI世界逐梦而行。
在AI+4K HDR赛项中，lzq_cris的团队由2位来自大疆影像部的算法工程师构成，这是他们首次参与AI类大赛，在初赛中就取得第二名的成绩。参赛想法并不仅是“输掉”，而是期望了解更好在减震超分方面的“大牛”，因为“图像增强既是兴趣，也是工作”。“期望能将学术界的一些研究成果和更佳地和工业界融合一起，做到更好可落地，有意义的东西。
”他们说道。参赛想法更加重视“高手过招” 想要了解更加多减震超分领域“大牛”我们来自大疆影像部，因为大赛主题跟自己部分工作内容涉及，所以抱着试一试的心态来参赛，想要借此机会理解更加多前沿的减震、超分、HDR等算法，同时也想要借此机会了解更好在减震超分方面的“大牛”。
在身边的同行和朋友显然，这次大赛挑战极大，不仅数据量相当大，且算力拒绝低，有一定门槛。由于工作原因，我们的团队一没充足时间，二没充足算力，优势并不显著，很多工程上的经验和点子都没有再也检验。在比赛中，最重要的是分析数据和评估指标。
数据的问题可以在网络设计的过程中去解决问题，评估指标就是看怎么处置数据不会有更佳的视觉效果和更高的评分。比赛进账不俗的茁壮！分析问题和处置数据能力获得磨练我们在分析数据和评估指标的基础上，尝试多种网络设计方案，然后在性价比最低、出有成绩最慢的前处置和后处理这些路子上做到一些实验。
这种作法的益处在于，不必须把网络显得更为简单，节省算力和比特率，通过后处理使得网络输入尽可能高效率，同时增加黑盒子的影响。在解题思路上，我们首先分析比赛的数据，将任务分解成多个模块，在各个模块上做到各种尝试和小改良。
其中，我们主要探讨在分析数据和前后处置，比如必须考虑到转场之类，在此基础上利用了EDVR框架改动。在作品的设计与后处理方面，因为评估指标跟主观视觉有关系，后处理算法好不好同时影响到主观感觉和PSNR，这就面对着PSNR和视觉感官的权衡，必须做到大量的实验来检验和评估。这次比赛最磨练运动员的方面在于数据量较小，图像发育过程也比现实场景要简单，对开发者拒绝有较强的分析和检验数据能力，并在此基础上才能更佳地设计网络解决问题。
在短短两个多月，能自学到这么多的算法，和各路大牛同台竞技，同时还了解到减震超分在各个领域的应用于，对个人而言，分析问题和处置数据都能获得一定磨练，有不少茁壮。不管最后成绩如何，都是一段不俗的经历。行业未来发展热衷图像增强研究，建构数据样本需从实际市场需求抵达在人工智能发展中，图像增强是我尤为注目的领域。我们指出，这一轮AI的兴起主要是凭借在图像和语音上的出众展现出。
图像增强既是我们的兴趣，也是我们的工作。因此，AI+4K HDR有极大发展前景，我们心中的AI+4K HDR应当是用深度自学的方法来构建传统4K HDR中的某些模块，利用CNN强劲的数值能力和统一框架，有可能获得传统方法难以达到的效果。AI+4K HDR目前主要的瓶颈在两方面，一是缺少充足好的数据样本，特别是在是HDR样本，二是缺少可落地方案，还包括低功耗较慢计算出来平台和轻量级网络。
建构好的数据样本必须从照相机原理和实际市场需求抵达，这将不会有更大的应用于价值。版权文章，予以许可禁令刊登。
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