| 極市線上分享 第104期 |

一直以來，為讓大家更好地了解學(xué)界業(yè)界優(yōu)秀的論文和工作，極市已邀請(qǐng)了超過100位技術(shù)大咖嘉賓，并完成了103期極市線上直播分享。
往期分享請(qǐng)前往https://www.cvmart.net/community/detail/149，也歡迎各位小伙伴自薦或推薦更多優(yōu)秀的技術(shù)嘉賓到極市進(jìn)行技術(shù)分享，與大家一起交流學(xué)習(xí)~~

隨著深度學(xué)習(xí)在圖像復(fù)原領(lǐng)域的不斷發(fā)展與應(yīng)用，尤其在圖像去噪和圖像超分辨領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過深度架構(gòu)獲得了顯著的圖像處理性能。然而，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在恢復(fù)復(fù)雜場(chǎng)景下受損圖像的魯棒性常遭受挑戰(zhàn)。同時(shí)，手機(jī)、相機(jī)等移動(dòng)終端對(duì)模型的大小提出了要求。

在本次分享中，我們邀請(qǐng)到了西北工業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院副教授田春偉，針對(duì)上述兩個(gè)顯著問題為我們介紹他們最新的3篇工作：

Multi-stage image denoising with the wavelet transform (Pattern Recognition 2022)

Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network (Neural Networks 2022 )

A heterogeneous group CNN for image super-resolution (IEEE TNNLS 2022)

這些方法主要將信號(hào)處理、判別學(xué)習(xí)、殘差學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)卷積和組卷積等結(jié)合，設(shè)計(jì)高效卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，解決圖像去噪、圖像超分辨問題。

回放地址：https://www.bilibili.com/video/BV15g411h7fh/

01 直播信息

主題：基于結(jié)構(gòu)信息的圖像復(fù)原方法研究

02 嘉賓介紹

田春偉

工學(xué)博士，博士后?，F(xiàn)為西北工業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院副教授和空天地海一體化大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室成員。哈爾濱工業(yè)大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)工學(xué)博士學(xué)位和西北工業(yè)大學(xué)博士后，師出教育部長(zhǎng)江學(xué)者徐勇教授、教育部長(zhǎng)江學(xué)者張艷寧教授、教育部新世紀(jì)人才左旺孟教授和林嘉文教授（Chia-Wen Lin, IEEE Fellow/ IEEE CASS Fellow Evaluating Committee Member）。研究方向：圖像去噪、圖像超分辨和深度學(xué)習(xí)。已在IEEE TNNLS、IEEE TSMC、IEEE TMM、Pattern Recognition、Information Sciences、Neural Networks和ICASSP等國(guó)際期刊和會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇、申請(qǐng)發(fā)明專利9項(xiàng)和軟件著作權(quán)16項(xiàng)。入選2022年江蘇省高層次人才、2022年蘇州市科協(xié)青年科技人才托舉工程，獲得2021年深圳市計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文、2022年哈爾濱工業(yè)大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文、2022年太倉(cāng)市自然科學(xué)優(yōu)秀論文和中國(guó)博士后科學(xué)基金第4批特別資助（站前）。主持國(guó)家、省市和橫向等項(xiàng)目13項(xiàng)。擔(dān)任《CAAI Transactions on Intelligence Technology》(SCI-IF:7.985)、《Defence Technology》(SCI-IF:4.035)等10個(gè)國(guó)際和國(guó)內(nèi)期刊的編委/青年編委。

03 關(guān)于分享

?分享大綱

1.研究背景
2.基于多階段小波變換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去噪方法
3.基于增強(qiáng)組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨方法
4.基于異構(gòu)組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨方法
5.總結(jié)

?論文地址

1.Multi-stage image denoising with the wavelet transform (Pattern Recognition 2022)
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2209.12394

代碼地址：https://github.com/hellloxiaotian/MWDCNN

2.Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network (Neural Networks 2022 )

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2205.14548

代碼地址：https://github.com/hellloxiaotian/ESRGCNN

3.A heterogeneous group CNN for image super-resolution (IEEE TNNLS 2022)

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2209.12406

代碼地址：https://github.com/hellloxiaotian/HGSRCNN