在获奖这件事上，OPPO很有经验。
由IEEE举办，汇聚了顶尖相关专家、学者和研究者的全球计算机视觉会议CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition国际计算机视觉与模式识别会议）近期开幕了。OPPO在会上分享了独特的前瞻性思考与展望，听到了更多来自权威的声音，还取得了优异的成绩。
拍照手抖，是一件悲伤的事情，本来可以美丽无限的一张照片只能被当作“开心到模糊”；家里翻出来一张爸爸妈妈结婚时的老照片，发现放在相册一年又一年有点看不清他们帅气美丽的脸庞。别担心，这一切，OPPO的“超分技术”统统都能解决。未来，它可以将用户手机拍摄到的模糊影像处理成细节丰富的高清效果，修复图像受到损坏的老照片、老电影，或者对卫星、航天图像进行细节分析等工作。
“极端超分辨率感知”作为CVPR难度最高的赛项之一，要从模糊的低分辨率图片中，获得细节更清晰、更接近真实情况的高清图像。这是计算机视觉技术中难度最大的领域之一，需要尽可能地平衡图像的画质与真实性。针对这项挑战，OPPO提出了独创的神经网络架构RFB-ESRGAN，通过更智能的方式提取原图特征，用分布式算法提高计算效率，以更多元的采样与计算模型配合，把模糊的图片清晰放大了16倍。凭借这项技术，OPPO从全球280多个来自脸书、百度、微软、亚马逊、中科院、UIUC等国际顶尖科技公司与院校的团队中脱颖而出，获得了第一名。
OPPO极端超分辨率感知处理效果
现在越来越多的机器人可以轻松与人对话，也可以随意穿梭在酒店走廊、客厅卧室。但是，大部分的机器人对于障碍物的躲避有时还是没有那么“灵光”。而在“手持设备视觉定位”挑战中可以轻松找到这个问题的对策。
“视觉定位”是通过搜集和分析图像中的海量信息，让设备对自身拍摄方位作出精确判断。例如，给智能机器人助手安装一个摄像头，就可以利用视觉定位技术对拍摄到的图像作运算分析，获得准确定位，从而让机器人精准地移动。OPPO团队这次自主设计的全新分析流程，可以智能分析图像信息的分类标签及图像深浅信息，大量排除错误结果，从而显著提升分析准确程度。这一技术对未来的AR眼镜、智能机器人、精准导航等应用都能起到重要作用，同时在“手持设备视觉定位”挑战中也获得了面向室外场景的数据集第一名、面向室内场景的数据集第三名。
人工智能程序对图片从多维度进行分析
眼花缭乱的人群中，哪一个是你？不管你是正在走动还是在聊天，都逃不过OPPO“视频行为识别”的眼睛。它可以在一段数十人出镜的长视频中，准确认出每个人的十多种不同动作。高效识别并重组每一帧画面中的人物，辨别复杂动态视频中的人类行为。
OPPO在该赛项中获得了第三名，未来可以在人机交互、运动分析等领域见到它。例如，今后的手机产品可以自动识别正在运动的拍摄对象，并自动调节快门对焦。
OPPO如此多厉害的黑科技都离不开郭彦东博士的指导。2020年初，OPPO研究院正式成立智能感知与交互研究部，邀请曾担任微软总部研究院研究员的行业领军人物郭彦东博士加盟并担任OPPO智能感知首席科学家，他在计算机视觉模型的领域造诣颇深，被广泛应用在微软图像搜索、知识图谱、智能云服务、智能汽车出行，及微软其他视觉方案搭建领域。这次参加CVPR会议，也是OPPO研究院智能感知与交互研究部成立以来首次公开展示研究成果，每一个黑科技的展示分别涵盖了环境感知、以人为本的计算和数字生成三个核心研究方向，OPPO在人工智能领域的深厚积淀与实力可见一斑。
在CVPR上大显身手的还有OPPO美国研究所。他们获得了“真实世界超分辨率图像处理技术”第六名的成绩。同时，时空实验室主管孟子博做了“穿透黑暗：从图像到视频”的暗光影像技术演讲，AI计算机视觉高级技术总监全书学做了“从零开始构建可在智能手机和AR眼镜上运行的统一SLAM系统”演讲，与全球学界分享OPPO在影像方面的最新成就。
从2015年开始，OPPO就开始在人工智能领域投入研究，并成立了相关研发团队，主要关注语音语义、计算机视觉等领域。疫情期间，OPPO研究院人工智能工程师Rachel还代表OPPO赢得了第十四届国际语义评测大赛冠军，赢得了权威竞赛奖项的肯定。
一直以来，OPPO都认为人工智能与通信技术是相辅相成的，他们既可以不断地互相赋能与提升，也可以共同为万物互融打下坚实的技术基础，设备、服务与网络的智能化都将是未来的必然趋势。智能感知与交互研究部的成立，标志着OPPO对人工智能前沿科技探索的进一步深化，并将大力推动OPPO在智能感知及交互这两项核心领域的研发工作。
