报告人：任文琦
时间：2022年11月16日 15:00
地点：腾讯会议（会议号：953-339-749）
嘉宾简介
任文琦，中山大学网络空间安全学院“百人计划”副教授。天津大学与加州大学Merced分校联合培养博士。主要研究方向包括图像视频处理与网络空间内容安全，提出一系列低质图像视频增强算法，提出的恶劣气候环境下目标检测数据集受到学界广泛关注和使用。在本领域内国际主要期刊和会议IEEE TPAMI、TIP、TIFS、IJCV、CVPR、ICCV、NeurIP等发表CCF-A类学术论文40余篇，谷歌学术引用6500余次，5篇论文入选ESI高被引论文。担任《中国图象图形学报》青年编委，北京图象图形学会理事，AI和CV领域多个顶级学术期刊和会议审稿人。主持国家自然科学基金青年项目和面上项目，腾讯犀牛鸟基金（结题获2018年唯一卓越奖）等，积极促进研究成果产业化。获中国计算机学会优秀博士论文奖，北京市“科技新星”计划，微软亚洲研究院“铸星计划”等。入选2021年度吴文俊人工智能优秀青年奖和2022年度百度发布的全球高潜力AI华人青年学者榜。
报告摘要
近年来大多数图像复原和增强网络的参数量与计算量都趋于增加，但是随着4K超高清视频的普及，这些方法不利于在超高分辨率图像视频上的真实应用。针对这一问题，本次报告主要介绍了几种可用于实时处理4K超高清视频的轻量级图像复原网络结构。分别从双边网格映射、分片并行网络、网络架构搜索等模型出发介绍了几种4K超高清图像视频实时复原网络结构，以及这些模型在图像视频去模糊、去雾、HDR重建等任务中的应用。报告最后介绍课题组基于图像增强的目标检测任务研究。
