全球半导体交付周期仍在拉长，部分处理器持续时间长达99周
06-08
首届“全国人工智能大赛”初赛进入白热化阶段，排名瞬息万变，每天都给方晓静带来光明的惊喜。
不少参赛者反映AIK比赛“非常难”，想要“抓住一个人”。
方晓静有幸邀请到AIK预赛中已经占据主导地位的两支队伍的成员来分享他们的比赛想法。
。
话不多说，让我们来看看他们的想法吧！南京大学选手 Q1：看到问题后您的第一反应是什么？你做了什么想法？主要是想如何从mp4中取出数据，增强然后再改回mp4。
Q2：让你们取得如此好的成绩的主要技术或工程流程是什么？您有什么经验或独特技能可以与大家分享吗？一般来说，视频超分辨率帧比单帧帧要好。
至于视频帧，目前最好的是EDVR。
尤其是本次比赛，vmaf权重比较高。
多帧超分辨率的vmaf恐怕还很遥远。
如果高于单帧，只要跑了edvr的baseline，分数应该不会低。
我们目前使用 EDVR 框架。
由于硬盘读取速度太慢，所以batch size设置为4个patches。
即使这样，迭代一个 iter 也需要两分钟。
稍后我们会考虑提高训练速度。
目前我们只使用Got一块ti训练。
Q3：到目前为止，您在比赛中最大的收获是什么？最大的收获是你学会了在实现深度学习模型时考虑资源分配。
这次比赛的数据量非常大，比优酷的比赛多很多。
在这样的实际环境下，资源分配也非常重要。
Q4：如何理解本次数据大赛的意义和价值？大赛可以吸引人才，汇聚许多同一领域的优秀人才进行交流，这是一个非常难得的机会。
同时，大赛也可以推动这个方向的研究，让更多的人了解这个领域，推动超分辨率技术的实用价值真正落地。
Q5：在CV领域，您还喜欢或者认为未来还有哪些技术会变得越来越重要？为什么会有这样的考虑呢？我觉得未来会越来越依赖三维方向的一些技术。
现在很多研究都在向三维方向拓展，而二维图像仍然存在一定的局限性。
香港理工大学选手 Q1：看到问题后您的第一反应是什么？你做了什么想法？初赛的题目是将叠加了随机噪声的p SDR视频重构为去噪的4K SDR视频。
当我看到这个问题时，我的第一反应是这个问题有两种解决方案。
一种是降噪和超分辨率结合起来，另一种是单独做降噪和超分辨率。
这两种解决方案都值得尝试。
的。
另外，做题的思路是先建立一个Baseline贯穿整个流程，然后在此基础上进行改进。
例如，您可以先尝试单帧，然后扩展到多帧。
Q2：让你们取得如此好的成绩的主要技术或工程流程是什么？您有什么经验或独特技能可以与大家分享吗？最主要的是仔细分析和处理数据。
该数据集与学术数据集的不同之处在于它包含黑边和场景转换的问题，需要在训练和测试期间考虑。
另外，该数据集范围从p到4K。
对于这么大的图像，在训练过程中不适合直接读取原始图像，这会造成IO瓶颈，所以我们采取了提前切块的策略。
至于网络结构，我们目前使用的方案并不是很有创新，但未来我们愿意做一些尝试。
Q3：到目前为止，您在比赛中最大的收获是什么？本次比赛的数据集从规模上来说比学术数据集大得多，噪声模型也比学术数据集复杂得多。
非常难得，锻炼了我处理复杂数据的能力。
Q4：如何理解本次数据大赛的意义和价值？人工智能在4K/高清视频处理中的应用是一个有前途的方向。
随着5G时代的到来，越来越多的设备支持4K/高清视频播放，但过去拍摄的很多视频无法满足这一要求。
如何将这些旧视频处理成符合现有设备标准的视频将是一个具有挑战性的问题。
主办方此次举办的AIK HDR大赛非常契合这个主题。
Q5：在CV领域，您还喜欢或者认为未来还有哪些技术会变得越来越重要？你为什么这么想？图像质量增强可应用于智能P图；分割检测可应用于工业质量检测。
我认为这些技术在未来将变得越来越重要。
以上为首届“全国人工智能大赛”（AIK HDR大赛）采访实录。
希望对参加比赛的人有所帮助。
也欢迎尚未报名参加比赛的围观者来尝试一下！周排行榜前50名的团队将获得“周星”奖项，奖品为腾讯视频会员权益（1个月）。
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