（图片来源：CVPR 2018）

        作为计算机视觉领域的全球顶会，CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）至今已经走到了第 31 个年头。据统计，本届大会有超过3309篇大会论文投稿，接收979篇论文。视源股份（CVTE）中央研究院联合中山大学发表论文《Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling》，提出了一种新的图像降噪方法。

        今年为期五天的大会在美国犹他州首府城市盐湖城举行，其与会者数量创造历史新高，共吸引了6000多名国内外学界、产业界的研究人员参与。视源股份科技创新研究机构——中央研究院视觉计算团队亮相会场，与大家一起探讨视觉计算前沿的研究成果，并举行了一系列交流活动。

        从今年接收论文的作者署名和机构看，越来越多来自中国本土的学者、学生，以及中国企业的研究者登上计算机视觉全球顶会的舞台。本次视源股份中央研究院与中山大学联合提出的新型图像降噪方法，是基于生成对抗网络噪声建模的图像盲去噪。在一般的图像盲去噪问题中，噪声的分布往往是未知的。在《Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling》论文中，作者们通过训练对抗神经网络去估测输入图像的噪声分布，生成噪声样本并建立训练数据集，从而训练出一个用于去噪的深度卷积神经网络，实验结果表明其方法在去噪效果有更优的表现。

        此外，值得注意的是，本届CVPR迎来了149家赞助商与参展商（视源股份为金牌赞助商），中国企业的身影可谓十分抢镜。

        近年来，随着计算机视觉、人工智能在全球范围内的飞速发展，中国企业及学术界人士在世界顶级学术会议上扮演着越来越举足轻重的角色。而借助公司在多个行业的深厚积累，视源股份（CVTE）中央研究院正致力于图像处理、图像理解、视频理解等计算机视觉问题的算法研究，并将研究成果应用于未来教育、企业服务、智能家居、工业自动化等垂直领域场景，持续创造产业落地价值。