傳音將技術(shù)創(chuàng)新作為公司核心戰(zhàn)略之一，不斷加大產(chǎn)品研發(fā)投入，在影像研發(fā)領(lǐng)域頻頻取得創(chuàng)新性技術(shù)突破。近日，公司旗下影像研發(fā)團(tuán)隊(duì)再取佳績，在2022歐洲計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議（European Conference on Computer Vision，簡稱ECCV）移動(dòng)智能攝影與影像競賽（MIPI Workshop）的“Quad-Bayer Re-mosaic”分賽道上奪得第二名。同時(shí)，影像研發(fā)團(tuán)隊(duì)參與撰寫的論文“BlumNet: Graph Component Detection for Object Skeleton Extraction”被多媒體領(lǐng)域國際頂級會(huì)議2022 ACM Multimedia成功錄用。

2022 ECCV MIPI Workshop分賽道第二名

傳音參與撰寫的論文被2022 ACM Multimedia成功錄用

2022 ECCV MIPI Workshop

兩年一屆的歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會(huì)議ECCV（European Conference on Computer Vision）是全球計(jì)算機(jī)視覺三大頂級會(huì)議之一。隨著移動(dòng)平臺(tái)上計(jì)算攝影和成像需求的增加，在相機(jī)系統(tǒng)中開發(fā)和集成先進(jìn)的圖像傳感器與新穎的算法越來越普及。基于此，新加坡南洋理工大學(xué)S-Lab、商湯科技、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合ECCV 2022舉辦題為“移動(dòng)智能攝影與影像”（MIPI）的Workshop，從產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界的視角討論移動(dòng)智能攝影與影像的發(fā)展。

Quad-Bayer Sensor是一種目前廣泛應(yīng)用在智能手機(jī)相機(jī)上的攝像頭感光芯片，“Quad-Bayer Re-mosaic”分賽道旨在將Quad Sensor捕獲的RAW數(shù)據(jù)通過先進(jìn)的Remosaic算法轉(zhuǎn)換為傳統(tǒng)的Bayer格式，并且獲得更好的拍攝圖像效果。此次競賽提供了一個(gè)具有210對分辨率為（1200, 1800）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。類似地，驗(yàn)證集和測試集各包含45組數(shù)據(jù)。參賽者需要設(shè)計(jì)Remosaic算法把Quad陣列轉(zhuǎn)換為傳統(tǒng)Bayer陣列。

傳音影像研發(fā)團(tuán)隊(duì)在競賽中發(fā)表的論文“Learning Rich Information for Quad Bayer Remosaicing and Denoising”，創(chuàng)造性地提出了一種基于DNNs的聯(lián)合解決方案，對相機(jī)RAW數(shù)據(jù)進(jìn)行算法優(yōu)化，幫助提升圖像畫質(zhì)，為移動(dòng)智能攝影領(lǐng)域的瓶頸問題提供了解題新思路。

2022 ACM Multimedia

ACM Multimedia是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與多媒體領(lǐng)域的國際頂級會(huì)議，由計(jì)算機(jī)領(lǐng)域權(quán)威學(xué)術(shù)組織國際計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（Association for Computing Machinery, ACM）發(fā)起。2022 ACM Multimedia 會(huì)議于10月14日在葡萄牙里斯本召開，共收到投稿2473篇，收錄690篇，接收率僅為27.9%。

此次傳音影像研發(fā)團(tuán)隊(duì)參與撰寫的論文“BlumNet: Graph Component Detection for Object Skeleton Extraction”聚焦通用骨架監(jiān)測，闡述了一種新的骨架提取思想，以圖論方法抽象建模任意物體的通用骨架，以微分的思路把不規(guī)則的骨架分支切分成等長的線段或者曲線，基于DeformableDETR發(fā)展出一套既能監(jiān)測Junction/End Points，又能檢測線段或者曲線的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。通用骨架檢測是圖形理解、物體表達(dá)識(shí)別、場景理解的技術(shù)基礎(chǔ)，有著廣泛的應(yīng)用場景。這一技術(shù)進(jìn)步，將為圖像理解的難點(diǎn)痛點(diǎn)問題提供新的解決辦法。

隨著影像功能成為智能手機(jī)用戶的“第一剛需”，在手機(jī)外觀和硬件趨同的背景下，影像技術(shù)已經(jīng)成為了下一代產(chǎn)品差異化競爭力的新突破口。傳音在影像研發(fā)領(lǐng)域開展前瞻性布局，取得了突破性成就。此前傳音已經(jīng)先后獲得CVPR 2020 LIP國際競賽深膚色人像分割賽道冠軍、吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)（企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工程項(xiàng)目）等獎(jiǎng)項(xiàng)；主導(dǎo)多項(xiàng)移動(dòng)終端計(jì)算攝影系統(tǒng)國際標(biāo)準(zhǔn)獲ITU-T正式立項(xiàng)。

目前，包括智能場景感知、深膚色拍照算法在內(nèi)的多款影像技術(shù)成果已經(jīng)廣泛應(yīng)用于傳音旗下系列手機(jī)產(chǎn)品，為新興市場本土消費(fèi)者帶來更優(yōu)越的移動(dòng)終端攝像體驗(yàn)。傳音將繼續(xù)加碼研發(fā)投入，布局前沿技術(shù)，推動(dòng)技術(shù)研發(fā)成果的應(yīng)用轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大在新興市場本地化科技創(chuàng)新方面的競爭優(yōu)勢，不斷提升用戶價(jià)值與體驗(yàn)。

審核編輯 ：李倩