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雷鋒網按：經過 一個多月的激烈角逐，首屆「全國人工智能大賽」初賽完成了比拼。經過客觀評審和嚴格的主觀評審之后，官網公布了雙賽項初賽綜合排行榜，并宣布了初賽綜合排行榜前 100 支團隊晉級復賽的獲獎消息。
賽后，雷鋒網采訪到了初賽中「AI+4K HDR」賽項第二名獲得團隊——lzq_cris。該團隊共兩位參賽成員，均為算法工程師。針對晉級作品中的算法、預處理、后處理、工程設計等創新思路，以及他們眼中的「全國人工智能大賽」，兩位工程師給出了這樣的回答——
「AI+4K HDR」賽項官網：
https://www.kesci.com/home/competition/5d84728ab1468c002ca1825a
雷鋒網：可以向我們簡單介紹一下你們的團隊嗎？是怎樣的原因驅使團隊參加了本次大賽呢？
lzq_cris：我們來自大疆影像部，團隊成員一共為 2 人；在比賽整個過程中，我們兩個人會共同進行論文閱讀和代碼編寫部分。
了解到這次的比賽是一個偶然，但之后我們發現大賽的主題與我們部分工作內容相關性較強。因此，一來希望通過參加大賽鍛煉自身能力，同時也想借此機會認識更多在降噪超分方面的大牛。
雷鋒網：針對 AI+4K HDR 賽項，團隊是如何解讀該賽題的呢？能和我們簡單介紹一下你心中的 AI+4K HDR 嗎？
lzq_cris：看到題目之后，我們的第一反應是超分和 tone mapping（即色調映射）。
更具體到 AI+4K HDR，我們的解讀是用深度學習的方法來實現傳統 4K HDR 中的某些模塊；同時，借助 CNN 強大的擬合能力和統一框架，使其有可能取得傳統方法難以達到的效果。
雷鋒網：面對當前的 AI+4K HDR 形勢，團隊認為可以從哪些方面實現改進與突破呢？針對該賽道的比賽，團隊的解題詳細思路是怎樣的呢？
lzq_cris：目前來看，EDVR 的框架是可用的，它借鑒了傳統多幀算法的思路。但是如果能進一步約束某些模塊和白盒化，效果可能會更好；這也是我們認為可以改進與突破的點。
而在具體操作步驟中，首先我們會對比賽的數據進行分析，從而將任務分解成多個模塊；然后再對各個模塊做改進的嘗試；最后達到較理想的作品效果。
雷鋒網：作品的設計與后處理方面，都面臨了哪些挑戰？在算法優化方面，又做了怎樣的調整來解決這些問題呢？
lzq_cris：在算法優化方面，我們主要還是根據具體數據分析，然后在前后處理方面做了改進，比如：需要考慮轉場等因素，然后在此基礎上借助了 EDVR 框架進行修改。
因為評估指標跟主觀視覺有關系，后處理算法好不好同時影響到主觀感受和 PSNR，這就面臨著 psnr 和視覺感官的權衡；最終，我們做了大量的實驗來進行驗證和評估，才使得作品達到了較好的視覺效果。
雷鋒網：在比賽中是否有目前遇到無法解決的問題？如果有，你認為目前該技術難點突破的關鍵在哪呢？
lzq_cris：在比賽過程中，我們最大的困難則在于沒有一個很好定義視覺效果和降噪效果指標的情況下，如何更好的平衡評估指標。
因為如果我們只考慮 psnr，那么最后去噪效果會非常明顯，但細節部分也都會被抹除；而只是考慮視覺效果的話，psnr 就需要降低。因此，這也是目前我們所遇到無法解決的問題。
雷鋒網：從團隊取得的優秀成績，可以看出團隊有很強的實力，那在本次競賽中，團隊認為自己都有哪些優勢呢？
lzq_cris：參加本次比賽，我們本身由于工作原因其實沒什么優勢，一沒有足夠時間，二沒有足夠算力。因此，我們有很多工程上的經驗和想法都沒來得及驗證。
但在分析完數據和評估指標的基礎上，我們嘗試了幾種網絡設計的方案，然后在性價比最高、出成績最快的前處理和后處理這些方面做一些實驗。
實驗結果最終證實了，這種做法能夠更好的減少網絡復雜度、節省算力和帶寬；同時，通過后處理可使得網絡輸出盡量可控，也減少黑盒子的影響。
雷鋒網：團隊獲獎作品都有哪些創新點和值得選手們參考的亮點，可以和我們分享嗎？
lzq_cris：在創新方面，我們主要對兩個部分進行了處理；一是分析數據，二是看評估指標。其中，數據的問題我們采用了網絡設計這樣的方法去解決，而針對比賽本身的評估指標，我們將重心放在了更好的視覺效果方面，并采用了與之相契合的數據內容來實現。
我們也認為對于每位參賽者而言，認真分析數據和評價指標會是取得優秀成績很重要的條件；除此之外，考慮如何搭建能更好地處理視頻失真的網絡也是非常重要的內容。
雷鋒網：你認為這一比賽對開發者最大的鍛煉體現在哪里？能否結合團隊每位成員的參賽經歷和我們談談參加比賽對于個人成長有哪些幫助？
lzq_cris：在整個比賽過程中，我們會發現整個數據量是比較大的，而且圖像退化過程也比真實場景要復雜；這些都要求開發者需要有較強的分析和驗證數據能力。這樣，我們才能在此基礎上更好地設計網絡解決問題。
而對于這次的參賽經歷，一方面，我們借此機會了解更多前沿的降噪、超分、HDR 等算法，另一方面，也結識了更多領域內的專家，共同探討并改進相關技術。
除此之外，我們本身的分析問題能力和處理數據能力都得到了一定的鍛煉，這對于今后的開發之路也是大有裨益。不管最終成績如何，這都是一段收獲頗豐的經歷！
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