深度解析:一文看懂CVPR 2017五大研究前沿

  1. 云栖社区>
  2. 量子位>
  3. 博客>
  4. 正文

深度解析:一文看懂CVPR 2017五大研究前沿

行者武松 2018-01-01 13:48:00 浏览2053
展开阅读全文
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参展CVPR,共计六篇文章被录取(详情见文末),由计算机视觉总监刘威博士带队到现场交流学习。

从研究领域和前沿思考出发,我们重点关注了五大领域的前沿研究,以下为重点论文评述。

一、低中层视觉问题
Low-Level and Mid-Level Vision

在计算机视觉领域里,低中层视觉问题更关注原始视觉信号,与语义信息的联系相对松散,同时也是许多高层视觉问题的预处理步骤。本届CVPR有关低中层视觉问题的论文有很多,涵盖去模糊、超分辨率、物体分割、色彩恒定性(Color constancy)等多个方面,方法仍以深度学习为主。

其中在超分辨率有关的工作中,较为值得关注来自Twitter的Ledig等人所著文章[1]。这是第一篇将生成对抗网络(Generative

网友评论

登录后评论
0/500
评论
行者武松
+ 关注
所属云栖号: 量子位