本期为TechBeat人工智能社区第620期线上Talk。
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谈到高速运动场景的采集，大家第一反应肯定是采用高速相机。然而，这样会带来较高的硬件成本和数据传输带宽。受到压缩感知技术的启发，我们提出一种低成本、低带宽的高速场景采集方案——视频单曝光压缩成像系统。
视频单曝光压缩成像系统由硬件编码器和软件解码器组成：硬件编码器采用多张不同的调制编码来调制高速运动场景，之后通过一个低速相机在其单次曝光时间内采集单曝光压缩测量值；软件解码器将单曝光压缩测量值和相应的调制编码输入到视频单曝光压缩成像重建算法中恢复出高速运动场景。
在这次Talk中，我将系统介绍视频单曝光压缩成像系统的原理。同时，我还将介绍我们目前在视频单曝光压缩成像系统重建算法上的研究成果包括第一个基于Transformer的视频单曝光压缩成像重建算法STFormer，基于CNN-Transformer架构的高效重建算法EfficientSCI和EfficientSCI++，以及模型压缩技术比如网络量化和移动网络设计用于视频重建的最新研究工作Q-SCI和MobileSCI。最后，我将给出一些关于视频单曝光压缩成像重建算法的思考。
1. 视频单曝光压缩成像系统原理介绍
2. 基于Transformer的重建算法
3. 基于CNN-Transformer架构的高效重建算法
4. 模型压缩技术用于视频重建的尝试
5. 未来工作的方向
Talk·预习资料
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论文链接：
https://arxiv.org/abs/2209.01578 代码链接： https://github.com/ucaswangls/STFormer
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2305.10006 代码链接： https://github.com/ucaswangls/EfficientSCI
论文链接：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-024-02101-y 代码链接： https://github.com/mcao92/EfficientSCI-plus-plus
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2408.07530
代码链接： https://github.com/mcao92/MobileSCI
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2407.21517 代码链接： https://github.com/mcao92/QuantizedSCI
Talk·提问交流
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曹淼
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-The End-
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