視源股份（CVTE）與中山大學(xué)聯(lián)合發(fā)表論文，入選計算機視覺領(lǐng)域頂會CVPR 2018

(圖片來源：CVPR 2018)

作為計算機視覺領(lǐng)域的全球頂會，CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)至今已經(jīng)走到了第 31 個年頭。據(jù)統(tǒng)計，本屆大會有超過3309篇大會論文投稿，接收979篇論文。中國本土企業(yè)“視源股份(CVTE)”中央研究院聯(lián)合中山大學(xué)發(fā)表論文《Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling》，提出了一種新的圖像降噪方法。

今年為期五天的大會在美國猶他州首府城市鹽湖城舉行，其與會者數(shù)量創(chuàng)造歷史新高，共吸引了6000多名國內(nèi)外學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界的研究人員參與。視源股份科技創(chuàng)新研究機構(gòu)——中央研究院視覺計算團隊亮相會場，與大家一起探討視覺計算前沿的研究成果，并舉行了一系列交流活動。

從今年接收論文的作者署名和機構(gòu)看，越來越多來自中國本土的學(xué)者、學(xué)生，以及中國企業(yè)的研究者登上計算機視覺全球頂會的舞臺。本次視源股份中央研究院與中山大學(xué)聯(lián)合提出的新型圖像降噪方法，是基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)噪聲建模的圖像盲去噪。在一般的圖像盲去噪問題中，噪聲的分布往往是未知的。在《Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling》論文中，作者們通過訓(xùn)練對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去估測輸入圖像的噪聲分布，生成噪聲樣本并建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而訓(xùn)練出一個用于去噪的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實驗結(jié)果表明其方法在去噪效果有更優(yōu)的表現(xiàn)。

此外，值得注意的是，本屆CVPR迎來了149家贊助商與參展商(視源股份為金牌贊助商)，中國企業(yè)的身影可謂十分搶鏡。

近年來，隨著計算機視覺、人工智能在全球范圍內(nèi)的飛速發(fā)展，中國企業(yè)及學(xué)術(shù)界人士在世界頂級學(xué)術(shù)會議上扮演著越來越舉足輕重的角色。而借助公司在多個行業(yè)的深厚積累，視源股份(CVTE)中央研究院正致力于圖像處理、圖像理解、視頻理解等計算機視覺問題的算法研究，并將研究成果應(yīng)用于未來教育、企業(yè)服務(wù)、智能家居、工業(yè)自動化等垂直領(lǐng)域場景，持續(xù)創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)落地價值。

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