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系列文章规划：

• 第一章节：底层视觉及图像增强-项目实践（十六-1:Real-ESRGAN在LED显示画质增强上的实战：从数据构建到模型微调）：从奥运大屏，到手机小屏，快来挖一挖里面都有什么
  第二章节：底层视觉及图像增强-项目实践＜十六-2，谈些虚虚的，项目咋做？论文看哪些点？有哪些好工具能用？＞（从LED显示问题到非LED领域影像画质优化）：从LED大屏，到手机小屏，快来挖一挖里面都有什么

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主要思路：

经典回顾：

第一步：数据收集与问题定义

构建一个高质量的、针对LED显示退化的超分数据集

• 基于工程实践、产品化经验，比如：构建自己的LED显示退化数据集（100对HR-LR图像），从实际案例中挑选最具代表性的退化类型（低灰色偏、均匀性、运动模糊、色温控制等）进行模拟；
  • 数据量不必大，用经验设计，准确的退化模型。
  • 整理实际工程及产品化过程中最常见的3种画质退化问题，并开始收集数据
    • 针对一个LED画质相关问题，聚焦于：
      • 问题现象描述
      • 分析的根本原因
      • 实际调整的参数
      • 量化改进效果

第二步：模型微调与优化

将Real-ESRGAN在数据集上微调，并针对LED显示特性优化损失函数。

• 在Real-ESRGAN的基础上，结合色准经验增加颜色一致性损失，针对LED显示退化微调。
  • 使用你的显示质量评估指标（均匀性、低灰等）来指导训练。
  • 一个在LED显示数据上表现更好的超分模型。
    • 一个可快速部署的轻量化模型。
  • 开始微调Real-ESRGAN，并增加颜色一致性损失和均匀性损失。
    • 在Real-ESRGAN基础上增加颜色一致性损失，并训练。
  • 理论：损失函数设计（L1、感知损失、对抗损失、颜色损失）。
    • 构建自己的LED显示退化数据集（100对HR-LR图像）。能阐述你如何针对LED显示问题改进模型。

第三步：模型轻量化与部署

将微调后的模型轻量化，并部署到CPU/移动端。

• 使用知识蒸馏或剪枝，将模型缩小到可实用规模。
  • 模型压缩与加速：知识蒸馏、模型剪枝、量化的基本原理和常用工具（如ONNX、TensorRT）。
    • 能说明模型轻量化的方法和部署流程
    • 知识蒸馏：用大模型教小模型
    • 通道剪枝：移除冗余计算
      • 说明剪枝率如何影响画质
      • 在Real-ESRGAN上的实际剪枝经验。
        • Real-ESRGAN模型剪枝，目标参数量减少50%
      • 使用通道剪枝对模型进行剪枝，并用ONNX部署。
    • 量化部署：FP16 -> INT8
      • 用ONNX Runtime部署，并测试在CPU上的推理速度。
        • ONNX Runtime在CPU端的优化
      • 将模型部署到CPU环境，模拟产线使用。
      • TensorRT在边缘设备部署，TensorRT最佳实践。
      • 端侧部署（如使用TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime等）的技术。

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🗣️ 项目

1. 项目起源与技术亮点

"项目源于在LED显示控制工作中观察到的实际痛点——低灰阶下的偏色、均匀性差和运动拖尾。基于深度学习的画质增强方案，并最终成功将超分模型轻量化部署，在保证画质的前提下满足了嵌入式平台的实时性要求。

项目的技术亮点主要有三方面：

• 真实数据建模：没有直接使用公开数据集，而是基于对驱动芯片和显示原理的理解，自行构建了模拟LED显示退化的数据集，这使得模型从一开始就非常贴合实际业务场景。
• 显示感知的设计：在损失函数中融入了颜色一致性（基于CIE Lab ΔE）和均匀性约束，直接针对LED显示的色准和均匀性这两个核心指标进行优化。
• 完整的落地链路：我完整实践了从模型选型（如Real-ESRGAN）、知识蒸馏、剪枝量化，到ONNX/TensorRT部署的全流程工程优化。最终模型参数量减少了50%，推理速度提升了3倍，满足了高刷新率LED屏的实时处理要求。"

2. 应对核心挑战

"项目中遇到的最大挑战，是在模型轻量化后，低灰阶区域的画质出现明显下降。 这恰好击中了LED显示最敏感、最影响观感的区域。

我的解决思路是一个从算法到硬件的闭环方案：

• 算法层面精准优化：改进知识蒸馏策略，让轻量化的学生模型在低灰阶特征区域重点向庞大的教师模型学习。同时，在损失函数中为低灰阶区域分配了更高的权重，引导模型资源向痛点倾斜。
• 软硬结合协同调优：在模型部署后，与驱动芯片团队合作，微调了相关的IC参数，实现了算法和硬件的协同优化。在嵌入式AI和画质增强领域，软硬件的深度结合是突破性能瓶颈的关键。"

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