项目简介：针对真实场景的视频恢复中，标签获取难度高、深度学习算法泛化效果差等问题，本项目拟以腔镜视频去雾为实际场景，探索不配对（unparied）数据集的弱监督学习方法。项目负责人拟围绕弱监督视频恢复中的三个关键科学问题展开研究：域不变特征提取、非线性时空特征相似度建模及多时空非线性特征间的一致性计算。本项目的研究成果将为面向真实场景的视频恢复领域提供新的研究思路和方法。
The Intervention Center, Oslo University Hospital
Congcong Wang
