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| 本文作者： 我在思考中 | 2022-06-24 11:01 |
作者 | 王玥
新奧爾良當(dāng)?shù)貢r(shí)間6月21日上午8:30，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域公認(rèn)三大頂級(jí)會(huì)議之一CVPR 2022開幕。
CVPR開幕式伊始，由大會(huì)主席Jiri Matas致辭，并介紹了本次大會(huì)的4位主席及5位程序主席。
值得一提的是，本次大會(huì)有兩位華人主席，分別是主席權(quán)龍（Long Quan，上排右二）與程序主席華剛（Gang Hua，下排左二）。
接下來(lái)主席Jiri Matas介紹了CVPR 2022的投稿情況：
本屆CVPR一共收到8161份論文投稿，接受論文2064份，截止2022年6月20日有9981位出席者注冊(cè)，且實(shí)地出席與網(wǎng)絡(luò)出席幾乎各占50%。
接下來(lái)程序主席華剛介紹道，CVPR的投稿和接收的論文呈現(xiàn)出每年15%的漲勢(shì)。華剛博士暢想道，隨著這樣的漲勢(shì)，也許有朝一日地球上每個(gè)人都會(huì)投稿一篇論文（笑）。
本屆CVPR投稿的8161篇論文由23389位作者投遞，其中44.59%的作者來(lái)自中國(guó)，20.75% 的作者來(lái)自美國(guó)。
華剛博士繼續(xù)介紹道，本屆接收了2064篇論文，接收率為25.3%。
考慮到網(wǎng)絡(luò)出席與實(shí)體出席參半的情況，本屆CVPR將以混合方式舉行。其中將實(shí)體會(huì)議將舉行344場(chǎng)5分鐘時(shí)長(zhǎng)的口頭報(bào)告以及2064個(gè)海報(bào)研討。
本屆CVPR的300位AC（Area Chair）來(lái)自于北美、歐洲、亞洲、澳大利亞及南美。其中有55位女性，101位首次擔(dān)任AC一職。
由于此前孫劍博士因病去世，本次CVPR特地設(shè)置了懷念孫劍博士環(huán)節(jié)，由程序主席華剛帶領(lǐng)全場(chǎng)緬懷這位杰出學(xué)者。
圖注：大會(huì)緬懷孫劍博士頁(yè)面
孫劍博士于1976年10月出生，曾任微軟亞研院首席研究員，此前他曾兩次獲CVPR最佳論文獎(jiǎng)。
2016年7月，孫劍正式加入曠視，任首席科學(xué)家、曠視研究院院長(zhǎng)，主導(dǎo)曠視技術(shù)研發(fā)。在他的帶領(lǐng)下，曠視研究院推出了多項(xiàng)具有代表性的工作。
Google Scholar數(shù)據(jù)顯示，孫劍博士論文引用量達(dá)到286002次，h-index為121。
圖注：孫劍博士的Google Scholar頁(yè)面
程序主席華剛博士介紹道，作為CV領(lǐng)域的知名學(xué)者，孫劍博士研究成果碩果累累。如果要說(shuō)出孫劍博士的三篇論文代表作，那么第一篇他認(rèn)為應(yīng)該是"Stereo matching using belief propagation"。
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1206509
第二篇?jiǎng)t是他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成的“去霧”論文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior"，也正是這篇論文獲得了亞洲第一個(gè)CVPR最佳論文獎(jiǎng)。
論文鏈接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20820075/
第三篇?jiǎng)t是“Deep Residual Learning for Image Recognition”。正是這篇論文提出了他最為人所熟知的成就——與何愷明等團(tuán)隊(duì)成員攜手創(chuàng)造出的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet。ResNet在2015年提出之后，拿下過(guò)ImageNet冠軍，并斬獲了CVPR 2016最佳論文獎(jiǎng)。
殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要貢獻(xiàn)是發(fā)現(xiàn)了“退化現(xiàn)象（Degradation）”，并針對(duì)退化現(xiàn)象發(fā)明了 “快捷連接（Shortcut connection）”，極大的消除了深度過(guò)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難問(wèn)題。正是由于ResNet，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度首次突破了100層、最大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至超過(guò)了1000層。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1512.03385
在華剛博士介紹后，大會(huì)上播放了孫劍博士的親友及同事們所制作的紀(jì)念視頻，借以懷念這位良師與益友。
本屆黃煦濤紀(jì)念獎(jiǎng)（Thomas Huang Memorial Award）由 李飛飛獲得。
黃煦濤紀(jì)念獎(jiǎng)以計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域泰斗黃煦濤命名，其設(shè)立是為了表彰在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域長(zhǎng)期提供服務(wù)、研究和指導(dǎo)的杰出人士。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2112.03907
最佳學(xué)生論文榮譽(yù)提名的是《Ref-NeRF:Structured View-Dependent Appearance for Neural Radiance Fields》。
神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）是一種流行的視圖合成技術(shù)，其能夠?qū)?chǎng)景表示為一個(gè)連續(xù)的體積函數(shù)，由多層感知機(jī)參數(shù)化，提供每個(gè)位置的體積密度和視相關(guān)的輻射亮度。雖然基于NeRF的技術(shù)擅長(zhǎng)于表示具有平滑變化的視相關(guān)外觀的精細(xì)幾何結(jié)構(gòu)，但它們往往不能準(zhǔn)確地捕捉和再現(xiàn)光滑表面的外觀。而這篇論文通過(guò)引入Ref-NeRF來(lái)解決這個(gè)限制問(wèn)題，Ref-NeRF取代了NeRF的參數(shù)化視相關(guān)的出射輻亮度與反射輻亮度的表示，并使用一組空間變化的場(chǎng)景屬性來(lái)構(gòu)造這個(gè)函數(shù)。
代碼地址：https://github.com/tjiiv-cprg/epro-pnp
獲得最佳學(xué)生論文的是《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation》，可以見(jiàn)到這篇論文全部由華人作者合作完成。
其中，第一作者Hansheng Chen來(lái)自同濟(jì)大學(xué)。
這篇論文稱，通過(guò)n點(diǎn)透視（Perspective-n-Points, PnP）從單個(gè)RGB圖像中定位3D物體是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一個(gè)長(zhǎng)期存在的問(wèn)題。在這篇論文中，作者提出了EPro-PnP，這是一種用于廣義的端到端姿態(tài)估計(jì)的概率PnP層，這種PnP層輸出在SE(3)流形上的姿態(tài)分布，本質(zhì)上將分類Softmax引入連續(xù)域。
論文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf
而最佳論文榮譽(yù)提名的是《Dual-Shutter Optical Vibration Sensing》。
在這篇論文中，作者團(tuán)隊(duì)提出了一種新穎的方法，可以使用額定僅為130Hz的傳感器感知多場(chǎng)景中的高速震動(dòng)（高達(dá)63kHz）。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2112.03424
代碼地址：https://github.com/petrhruby97/learning_minimal
本屆CVPR獲得最佳論文獎(jiǎng)的是《Learning to Solve Hard Minimal Problems》。
這篇論文提出了一種在RANSAC框架下求解困難幾何優(yōu)化問(wèn)題的方法。原來(lái)的幾何優(yōu)化問(wèn)題放寬會(huì)產(chǎn)生具有許多偽解的最小問(wèn)題，而這篇論文提出的方法避免了計(jì)算大量的偽解。
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