汤晓鸥教授的工作在底层视觉领域起到了开创性和引领性的作用

汤晓鸥教授的工作在底层视觉领域起到了开创性和引领性的作用，其中，5篇代表作引用量超过3千次，总引用量超过4万次。深度学习时代之前，已有两篇极有影响力的工作奠定了其在底层视觉领域的地位。

2009年，在去雾任务上，汤晓鸥教授所提出的方法Dark Channel Prior获得了计算机视觉顶会CVPR大会唯一的最佳论文奖，这是CVPR创办25年来首次由亚洲学者获此殊荣。该论文引用量超过8千次。

2012年，在图像滤波任务中，汤晓鸥教授所提出的方法Guided Image Filtering发表在计算机视觉顶刊TPAMI上，被学术界和产业界广泛应用，并写入图像处理教材和开源代码库。该论文引用量超过7千次。

深度学习时代之后，汤晓鸥教授最早将深度学习引入底层视觉领域，并引领了其后十年的发展。

2014年，在超分辨率任务上，提出了深度超分“开山之作”SRCNN，首次证明了深度学习在底层视觉中的有效性，截至目前引用量超1.4万次，是超分领域中被引用最多的文章。

2016年，进一步提出加速版的FSRCNN，是首个实时的深度超分算法。

2018年，所提出的生成式超分算法ESRGAN获得了ECCV首届视觉超分大赛的冠军。

在此之后，汤老师的团队持续努力，共获得12项底层视觉国际比赛的冠军，并成功的将算法落地在vivo、小米等智能手机上，实现了从算法原创到产业落地的全链条创新。