人工智能前沿讲习
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【活动通知】SFFAI90×CRIPAC 超分辨率专题

SFFAI 合作机构 CRIPAC 简介

智能感知与计算研究中心（www.cripac.ia.ac.cn）为中科院自动化研究所独立建制的科研部门，致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的海量感知数据的智能分析与处理。瞄准国际学科前沿，面向国家公共安全、智能产业发展等重大战略需求，着眼于基础理论创新与关键技术突破以及系统解决方案的研制，努力打造成为国际一流的研究中心，是集人才培养、技术创新、产业孵化为一体的创新平台。中心目前主要在多模态智能计算、生物识别与安全、生物启发的智能计算、智能感知基础理论四个方面展开科学研究。

论文推荐

“ 《SFFAI 90期—超分辨率专题》来自中科院自动化所的罗正雄同学推荐的文章主要关注于超分辨率领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

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01

【活动通知】SFFAI90×CRIPAC 超分辨率专题_第1张图片

推荐理由：该论文从概率论的角度对盲超分问题做了较为严谨的建模，可以帮助我们加深对盲超分问题的理解。

—— 罗正雄

02

【活动通知】SFFAI90×CRIPAC 超分辨率专题_第2张图片

推荐理由：该论文对图像的降质过程做了建模，并依赖这一模型提出了一种不依赖成对数据求解模糊核的方法。这一方法对我们认识图像降质过程很有帮助。

—— 罗正雄

03

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推荐理由：该论文使用L0正则项来做模糊核估计，取得了不错了效果，是盲超分中经常用来做模糊核估计的算法。

—— 罗正雄

04

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推荐理由：作者Kai Zhang提出了一系列非盲超分算法，可以根据给定的模糊核求解超分结果。该论文是Kai Zhang最CVPR2020最新的关于非盲超分的论文。

—— 罗正雄

05

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推荐理由：该论文提出了一种使用对抗训练的做模糊核估计的方法，和其他的非盲超分方法结合可以取得比较好的效果。该论文还给出了一个自己的盲超分测试数据集，可用作benchmark。

—— 罗正雄

06

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推荐理由：该论文提出了一种盲超分算法，使用了三个模型，虽然方法比较繁琐，但是能取得很不错的效果。论文也给出了自己的盲超分测试数据集，可用作benchmark。

—— 罗正雄

SFFAI招募召集人！

现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了SFFAI这个公益活动。SFFAI每周举行一期线下活动，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。

SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展，将对线下讨论的内容进行线上传播，使后来者少踩坑，也为讲者塑造个人影响力。SFFAI还在构建人工智能领域的知识森林—AI Knowledge Forest，通过汇总各位参与者贡献的领域知识，沉淀线下分享的前沿精华，使AI Knowledge Tree枝繁叶茂，为人工智能社区做出贡献，欢迎大家关注SFFAI论坛：https://bbs.sffai.com。

我们邀请你一起来组织SFFAI主题论坛，加入SFFAI召集人团队。每个召集人负责1-2期SFFAI主题论坛的组织筹划，我们有一个SFFAI-CORE团队来支持你。一个人付出力所能及，创造一个一己之力不可及的自由丰盛。你带着你的思想，带着你的个性，来组织你感兴趣的SFFAI主题论坛。

当召集人有什么好处？

谁可以当召集人？

怎样才能成为召集人？

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