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    哈工程研究人员设计一种AI算法,可以对水下照片进行除雾和着色

    我们现在看到的水下图像都是模糊并且失真,这是因为光衰减和反向散射等现象会对可见度产生不利影响。为了解决这个问题,许多研究人员与学者都做出了努力,Cambride Consultants的DeepRay利用在100000个静止图像数据集上训练的GAN来消除由不透明玻璃板引起的失真,并且开源DeOldify项目采用了包括GAN在内的一系列AI模型来对旧图像和胶片进行着色和还原。在9月微软亚洲研究中心的科学家详细介绍了用于自动视频着色的端到端系统。去年,Nvidia的研究人员描述了一种框架,该框架仅可以从一个着色和带注释的视频帧中推断出颜色。并于6月推出了 Google AI 一种无需人工监督就能为灰度视频着色的算法。

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(一)——机器学习&计算机视觉及模式识别

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 未来,我们将分三期对研究命题进行详细介绍,欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据(如图片

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(一)——机器学习&计算机视觉及模式识别

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 未来,我们将分三期对研究命题进行详细介绍,欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数

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