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活动时间

3月16日  19:30-20:30

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邀请嘉宾

讲者简介

徐晓刚：

现双聘为之江实验室研究专家，浙江大学计算机学院百人计划研究员，研究方向包括生成式模型和多模态可信计算。徐晓刚于2022年7月在香港中文大学计算机科学与工程学系获得哲学博士学位，师从香港中文大学终身教授，IEEE Fellow贾佳亚教授。并且在博士期间，获得香港政府奖学金支持。在此之前，他在浙江大学信息工程系获得学士学位。在人工智能领域顶级会议和期刊上已发表论文20余篇，同时他担任多个国际学术会议和期刊的审稿人。

报告题目

基于深度3D参数化滤波的视频多降质因素增强模型

报告简介

在开放环境下的视频恢复模型通常需要关注到多降质因素的联合建模。在本文中，我们对于视频超分中同时存在视频噪声和暗光降质因素的情况进行了研究。一般的不同降质恢复级联模型（例如连续应用视频超分，去噪和暗光增强模型）将会由于不同模型之间的输入输出不一致性导致效果不尽如人意。我们由此提出了一个新的深度参数化模型，即Deep Parametric 3D Filters (DP3DF)，来同时在一个框架中完成超分，去噪和暗光增强三种效果。DP3DF能够自适应结合时空间信息来得到不同降质恢复所需要的参数。此外，DP3DF可以和一个动态的残差图一起学习，来达到某些无法数学建模的降质类型的恢复。我们在现有的静态和动态数据集上做了大量实验，验证了我们框架的优势。

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