大華股份輕量化AI技術斬獲CVPR視覺頂會ISP賽道冠軍
不同于部署于云端，由于存儲空間、功耗及算力資源限制，神經網絡模型在移動設備和嵌入式設備上的存儲與計算是一個巨大的挑戰(zhàn)。輕量化網絡旨在保持模型精度基礎上進一步減少模型參數量和復雜度。輕量化網絡既包含了對網絡結構的探索，又有例如知識蒸餾、剪枝等模型壓縮技術的運用，推動深度學習技術在移動端，嵌入式的應用落地，在智能家居、安防、自動駕駛、智慧海洋等領域都有重要貢獻。
Learned Smartphone ISP Challenge競賽致力于促進業(yè)內使用深度學習的方法替代傳統ISP模塊，對相機獲得的RAW數據直接轉換為RGB圖像，以獲得更好的成像效果，同時也能夠解決傳統ISP模塊依賴大量人工經驗調參的難題。
在大賽中，大華dh_isp團隊基于自身在ISP領域的積累，通過深入分析任務的特點和痛點，提出一款高效、高性能的網絡，網絡設計立足于圖像重建任務特性，并基于圖像任務采取了特殊的損失函數和訓練方式，使網絡在耗時最小的情況下，獲得很好的主觀效果，在綜合排名中，以明顯的優(yōu)勢獲得桂冠，彰顯了大華圖像成像、圖像增強、輕量化網絡設計等領域的技術積累及開拓創(chuàng)新能力。
大華股份作為智慧物聯行業(yè)頭部企業(yè)，深耕ISP技術近十年，多年的產品迭代使大華的ISP團隊積累了深厚的技術功底。伴隨著AI相關技術的蓬勃發(fā)展，如何利用AI進行底層（low-level）圖像處理以帶來更好的圖像質量深受行業(yè)研究關注。AI+降噪、插值、去模糊、超分辨率，乃至于AI+ISP在研究、競賽中都帶來了顯著的進步。大華圖像算法團隊立足于自身在傳統ISP領域的技術積累，開發(fā)了全圖以及感興趣區(qū)域的AISP圖像處理技術，進一步提升了圖像效果，為終端用戶提供更優(yōu)異的視覺體驗。
大華自研AI降噪技術，明顯提升畫面清晰度，還原細節(jié)和色彩
消息來源：浙江大華技術股份有限公司
