报告题目1：基于深度学习的水下图像增强算法研究

报告题目2：研究生实习、比赛、申博经验漫谈

报告人1：王鹏

报告人1：钱铭

点评嘉宾：夏旻

时间：2021年6月7日，14:00

地点：学科楼3号楼S410

内容简介：

       《基于深度学习的水下图像增强算法研究》光的折射和吸收、水中悬浮粒子等因素会影响水下图像的质量，导致图像产生噪声和失真，这给人类探索水下环境带来了很大的挑战。本文提出了一种基于VGG感知损失的循环生成对抗网络(CycleGAN)用于水下图像的复原任务。基于深度学习的水下图像复原往往需要成对的训练数据集，一组是失真的图像，另一组是清晰的真实图像。而水下图像因为其形成环境的特殊性，很难获得清晰干净的真实图像。本文采用的循环生成对抗网络，能够通过不成对的图像进行训练，并且设计一个多项损失函数，包括对抗（GAN）损失，循环一致性（cycle-consistent）损失和VGG感知损失。多项损失函数的组合可以保证得到与输入图像内容和结构相同，同时颜色类似于未失真的图像。

       《研究生实习、比赛、申博经验漫谈》在研究生学习生活中，总会有一些困惑，例如：要不要实习？要不要考博？如何拥有高质量的简历，从而在找工作、申请博士等方面奠定优势？本次分享将从个人经验出发，谈及个人申请创新工场与在自动化所实习的经历，以及为什么要参加学术竞赛和参加学术竞赛的经验和总结。最后，将会与大家分享申请博士的个人经验，希望能够给大家带来启发。

报告人简介：

       王鹏，自动化学院2018级控制工程专业研究生，研究方向：水下图像增强。主要成果：第十四届研究生电子设计大赛全国一等奖，第十二届“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛全国三等奖，发表SCI论文一篇。

       钱铭，自动化学院2018级控制工程专业研究生，研究方向：遥感图像处理、图像增强。主要成果： eccv 2020 背景虚化生成竞赛冠军 SCI二区论文一篇，eccv workshop一篇。

       欢迎广大师生积极参与！

自动化学院

2021年6月3日