PingWest 品玩 6 月 17 日訊。在今年的全球計算機視覺頂級會議 CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 國際計算機視覺與模式識別會議）上，OPPO 獲得兩項第一名、兩項第三名。

　　OPPO 獲得第一名的技術成果為將模糊圖片”算“清晰的“極端超級分辨率感知”技術；此外，通過照片計算拍照方位的"手持設備視覺定位"技術則獲得第三名和分項第一；通過讀取錄像智能識別其中人類行為的“長視頻行為識別”技術，同時獲得第三名。

　　除 OPPO 研究院智能感知與交互研究部之外，OPPO 美國研究所也在 CVPR 上展露風采，取得“真實世界超分辨率圖像處理技術”（Real-World Super-Resolution Challenge：Track 1: Image Processing artifacts）第六名的成績，OPPO 美研所時空實驗室主管孟子博在 CVPR 做了暗光影像技術演講“穿透黑暗：從圖像到視頻”（Looking into the dark: from image to video）， 美研所 AI 計算機視覺高級技術總監全書學做了“從零開始構建可在智能手機和 AR 眼鏡上運行的統一 SLAM 系統”演講（Building a unified SLAM system running on both smartphone and AR glass from scratch）。

　　“極端超分辨率感知”（ Perceptual Extreme Super-Resolution）是 CVPR 難度最高的賽項之一，要求從模糊的低分辨率圖片中，獲得細節更清晰、更接近真實情況的高清圖像。這是計算機視覺技術中難度最大的領域之一，需要盡可能地平衡圖像的畫質與真實性。針對這項挑戰，OPPO 提出了獨創的神經網絡架構 RFB-ESRGAN，通過更智能的方式提取原圖特征，用分布式算法提高計算效率，以更多元的采樣與計算模型配合，通過計算把模糊的圖片清晰放大了 16 倍，從全球 280 多個頂尖參賽團隊中脫穎而出，獲得了第一名，其他參賽者，不乏來自臉書、百度、微軟、亞馬遜、中科院、UIUC 等國際頂尖科技公司與院校的團隊。

OPPO 極端超分辨率感知處理效果，最左側圖片紅框內為原圖，最右側為最終結果

　　這項技術將在未來為諸多應用場景提供幫助，例如將用戶手機拍攝到的模糊影像處理成細節豐富的高清效果，修復圖像受到損壞的老照片、老電影，或者對衛星、航天圖像進行細節分析等工作。

人工智能程序對圖片從多維度進行分析

　　在“手持設備視覺定位”挑戰（Visual localization for handheld devices challenge）中，OPPO 獲得了面向室外場景的數據集(Aachen Day-Night)第一名，與面向室內場景的數據集(InLoc)第三名。“視覺定位”是通過搜集和分析圖像中的海量信息，對自身拍攝方位作出精確判斷。這一技術對未來的 AR 眼鏡，智能機器人，精準導航等應用都能起到重要作用。例如，當智能機器人助手安裝了攝像頭之后，就可以利用視覺定位技術對拍攝到的圖像作運算分析，獲得準確定位，從而精準的移動。

　　此外，OPPO 還在“長視頻行為識別”（Activity detection in extended videos）賽項中獲得了第三名。“視頻行為識別”是指在某段視頻中分析并判斷人或物體對象的行為動作。OPPO 的智能程序可高效識別并重組每一幀畫面中的人物，辨別復雜動態視頻中的人類行為。在一段數十人出鏡的長視頻中，它準確識別了視頻中每個人走動或是聊天等的數十種動作。這項技術在未來能廣泛應用在人機交互、運動分析等領域，例如未來的手機產品便可以自動識別正在運動的拍攝對象，并自動調節快門對焦。

　　2020 年初，OPPO 研究院正式成立智能感知與交互研究部，邀請行業領軍人物郭彥東博士加盟并擔任 OPPO 智能感知首席科學家，領導快速組建并逐步完善專業科研團隊。目前，智能感知與交互研究部已初具規模。此次 OPPO 參加 CVPR 2020 的多項獲獎成果均來自該團隊。

總結

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