顶会上的低光照图像增强方法
在过去的10年时间里，机器视觉从“看得见”到“看得清”，再到目前“看得懂”的智能阶段，图像分辨率持续提升，图像效果也不断得到优化。但由于视觉感知场景的碎片化，恶劣天气、暗光环境等场景，依然制约着高品质图像的输出。
ISP算法一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。它是对图像传感器输入的原始数据进行图像处理的首个环节，既是“看得清”的重要保证，也是后续“看得懂”的直接输入，ISP输出图像质量决定着“看得懂”的层次。ISP涵盖了数十种图像信号处理算法，为了适配各种不同的镜头和传感器，需要优化调整成百上千个参数，保证ISP兼备通用性和灵活性。同时ISP中众多模块的算法是相互影响的，算法协同需要大量调试工作。这是一个极其复杂的过程，也是一项极具挑战的任务。面对越来越高的场景复杂度，基于滤波等传统图像处理技术在暗光、宽动态等场景下，画质提升变得越来越困难。且随着参数库逐渐庞大，调试越发困难，开发周期逐步拉长，画质提升的投资收益率也越来越低。
5月30日-5月31日，我们邀请在ISP算法相关领域有非常丰厚的学术落地经验的Jonathan老师为大家深入剖析camera ISP算法和论文（经典架构+学术前沿+顶会论文写作）。
错过直播的同学可以联系老师获取回放哦~
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Jonathan
·行业冠军半导体芯片厂商ISP算法架构师
·毕业于芬兰坦佩雷大学
·具备五年以上的ISP算法和camera后处理算法的学术发表经验和畅销旗舰手机的工程落地经验
· 研究领域主要包括3A（自动对焦， 自动曝光， 自动白平衡），基于颜色的图像处理， 高动态图像，raw域去噪，去模糊， 超分， 双目视觉，点云处理和学习
·共发表20余篇SCI国际期刊和EI会议论文，包括CCF A类会议， IEEE CVPR， IEEE ICCV, AAAI， B类会议
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对于科研er，创新点无疑是论文的灵魂。实际上，99%的论文创新点都是这么来的——
了解前沿研究是找到创新点的基本步骤。对于人工智能领域的研究者来说，了解最新的研究进展、当前的研究趋势和热点话题是非常重要的。
人工智能领域的顶级会议和期刊，如NeurIPS、ICML、CVPR等，是了解最新研究进展的重要渠道。
在了解前沿研究的基础上，接着需要寻找研究空白。这包括已有研究中未解决的问题、未被深入探讨的领域、尚未研究过的数据集等。这些研究空白可能是大家寻找创新点的重要来源。
为了寻找研究空白，你需要对已有研究进行深入的分析和思考。可以通过阅读文献综述、看研究方向的细节、参加研讨会等方式，找到一些未被解决的问题或者未被深入探讨的领域。
在找到研究空白的基础上，接着需要提出新的问题。这些问题应该是基于前沿研究和研究空白的基础上，具有一定的挑战性和实际应用价值。通过提出新问题，可以找到新的研究方向和创新点哦~
提出新问题需要对前沿研究和研究空白进行深入的分析和思考。需要思考如何从已有的研究中提取出新的问题，以及这些问题的研究意义和应用价值。
同时，大家也同时考虑如何解决这些问题，并寻找创新的解决方法。例如，如果你发现当前的图像分割算法不能很好地处理医学图像，那么你可以提出一个新问题：
如何利用深度学习技术更好地处理医学图像中的分割问题？这个问题既有一定的挑战性，也有很高的实际应用价值。通过解决这个问题，你可以为医学图像分割领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。
又如，如果你发现当前的对话系统不能很好地处理多轮对话，那么你可以提出一个新问题：如何设计一种新的对话系统，可以更好地处理多轮对话，并具有良好的用户体验？
这个问题同样具有一定的挑战性和实际应用价值，通过解决这个问题，你可以为对话系统领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。
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论文的创新基本可以从两方面入手：
1、原理创新：比如模型创新，如YOLO、R-CNN或是智能优化算法（粒子群）等；再比如模型改进，如常规卷积和深度可分离卷积，但这一系列难度较大，不适合小白哦
2、应用创新：这很好理解，比如Vision Transformer，原来的Transformer是在自然语言处理上面应用的，后来被迁移到了计算机视觉中，小伙伴们在写论文的时候也可以尝试把其他领域上的模型应用到自己的模型身上哦~
实验验证也是寻找创新点的必要步骤。实验验证可以验证提出的新问题、创新方法的有效性和实际应用价值，同时也可以发现一些意想不到的结果和创新点。
实验验证需要大家具备一定的实验设计和分析能力。你需要设计合适的实验方案，收集和分析实验数据，并从中发现新的创新点。实验结果可以为研究工作提供有效的证据和支持。
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