渣畫質(zhì)秒變高清，ASC19大學(xué)生的人工智能水平這么厲害
渣畫質(zhì)秒變高清，asc19大學(xué)生的人工智能水平這么厲害！
將模糊到僅能看出五官輪廓的人臉照片，通過人工智能算法還原成清晰可辨的高清圖像，并且要保證還原后的圖像與原圖相比不能失真過大……這是日前在大連舉行的asc19世界大學(xué)生超級(jí)計(jì)算機(jī)競(jìng)賽總決賽中，來自各國(guó)的20所高校參賽隊(duì)伍的大學(xué)生們要解決的人工智能難題facesr（face super-resolution），即人臉圖像超分辨率。這20支隊(duì)伍是通過激烈的預(yù)賽從全球300余支報(bào)名隊(duì)伍成功晉級(jí)，他們需要在總決賽現(xiàn)場(chǎng)各自組裝功耗不超過3000w的超級(jí)計(jì)算機(jī)，現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行比拼各項(xiàng)挑戰(zhàn)性的尖端科學(xué)難題，而人臉超分辨率就是本次大賽的人工智能賽題。
人臉圖像超分辨率是一個(gè)火熱的研究領(lǐng)域，特別是隨著生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)gan的崛起，facesr取得了前所未有的快速發(fā)展。gan類似于武俠小說中的絕世神功“左右互搏”，利用兩個(gè)ai模型來進(jìn)行“人工智能”間的對(duì)抗：一個(gè)ai模型負(fù)責(zé)重建圖像，另一個(gè)ai模型負(fù)責(zé)判斷圖像的真實(shí)度，這種網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗模型極大的減少了人為干預(yù)，能夠快速訓(xùn)練出高精度ai模型，使得facesr能夠廣泛應(yīng)用于警務(wù)安防、壓縮圖像／視頻增強(qiáng)及其他應(yīng)用領(lǐng)域。
那么facesr到底能做什么呢？讓手機(jī)拍攝出媲美專業(yè)數(shù)碼單反相機(jī)的高質(zhì)量照片是facesr技術(shù)更加貼近生活的重要應(yīng)用場(chǎng)景，這使得手機(jī)照片在放大后仍能保持細(xì)節(jié)的清晰可辨；把一般的ntsc格式低清電視信號(hào)轉(zhuǎn)換為高清電視信號(hào)而不失真地在hdtv上播放，是facesr技術(shù)另外一個(gè)重要而迫切的應(yīng)用場(chǎng)景；通過facesr技術(shù)處理可以提升老舊片源清晰度，讓經(jīng)典電影、電視劇、游戲、mv以高清制式“重生”，帶來新的懷舊體驗(yàn)。另外，利用facesr技術(shù)放大視頻或拍照?qǐng)鼍爸械哪繕?biāo)如汽車牌照、人物細(xì)節(jié)等，對(duì)于各項(xiàng)公共安全保障措施也有極大的幫助。
asc19人臉超分辨率挑戰(zhàn)“不可能完成任務(wù)” face sr是asc19初賽賽題單張圖像超分辨率（single image super-resolution）的升級(jí)版。初賽中，選手們須基于pytorch框架自行設(shè)計(jì)并訓(xùn)練ai模型，將80張模糊不清的圖像進(jìn)行4倍分辨率還原。重構(gòu)效果的衡量指標(biāo)為感知因子pi（perceptual index），隊(duì)員們?cè)谶€原圖片時(shí)需要充分考慮肉眼觀察清晰度。
總決賽則提供了300張分辨率為24x28的低清人臉圖片，要求參賽隊(duì)伍對(duì)這些圖片進(jìn)行4x超分辨率還原，并計(jì)算人臉特征相似性。同時(shí)本次競(jìng)賽也提供了300張風(fēng)格類似的圖片用于參賽隊(duì)伍自行驗(yàn)證模型的重構(gòu)效果。這些低清圖片和原始圖片的人臉特征相似度在0.55左右，相當(dāng)于低清人臉圖片中僅包含了55%左右的人臉特征信息。
要想了解這次挑戰(zhàn)有多難，必須要先知道24x28的低清圖片對(duì)于人臉超分辨率意味著什么？已有的研究結(jié)果表明人臉圖片的分辨率至少需要在32x32到64x64之間，才能保證人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性（l
yochai blau等發(fā)表于cvpr 2018年的文章（the perception-distortion tradeoff）對(duì)上述反?，F(xiàn)象給出了理論解釋，即對(duì)于圖像超分辨率算法來說，其和hr圖片相比引入的畸變?cè)叫?，即和hr圖片的rmse（root mean square error）越小，則肉眼感知（perception）的sr圖片清晰度越差。因此，為了更好的感知清晰度，犧牲一定的sr/hr圖片之間的相似度在所難免。
圖片來源，l
為了更好的衡量sr圖片的感知清晰度，即肉眼觀察到的sr圖片的清晰程度，pirm 2018（l）圖片超分辨率競(jìng)賽引入了感知因子pi（perceptual index）的概念。
pi由兩個(gè)參數(shù)ma和niqe綜合給出，這兩個(gè)參數(shù)的計(jì)算都不需要參照hr圖片和lr圖片，即sr圖片感知因子的計(jì)算不需要參照原始高清圖片和低清圖片。所以為了防止超清算法給出的sr圖片和原始hr圖片之間的偏差太大，一般會(huì)限制兩者之間的rmse不能超過一定的范圍，否則sr圖片相對(duì)于原始hr圖片就存在一定程度的失真。舉一個(gè)夸張的例子，如果沒有rmse的約束，超分辨率算法可能會(huì)把一只低清的貓變成一只超分辨率的狗。
asc19初賽中的sr超分辨率賽題使用了pi值作為衡量超分效果的判別依據(jù)。
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人臉圖像超分辨率是一個(gè)火熱的研究領(lǐng)域，特別是隨著生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)gan的崛起，facesr取得了前所未有的快速發(fā)展。gan類似于武俠小說中的絕世神功“左右互搏”，利用兩個(gè)ai模型來進(jìn)行“人工智能”間的對(duì)抗：一個(gè)ai模型負(fù)責(zé)重建圖像，另一個(gè)ai模型負(fù)責(zé)判斷圖像的真實(shí)度，這種網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗模型極大的減少了人為干預(yù)，能夠快速訓(xùn)練出高精度ai模型，使得facesr能夠廣泛應(yīng)用于警務(wù)安防、壓縮圖像／視頻增強(qiáng)及其他應(yīng)用領(lǐng)域。
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