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| 本文作者： 奕欣 | 2017-06-22 17:07 | 專題：CVPR 2017 |
「微軟亞洲研究院創(chuàng)研論壇——CVPR 2017 論文分享會(huì)」于上周順利舉行。由微軟亞洲研究院主辦，清華大學(xué)媒體與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教育部-微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室承辦，中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)視覺大數(shù)據(jù)專委會(huì)、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)視覺專委會(huì)協(xié)辦。
會(huì)議期間，主辦方邀請(qǐng)了在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域非常優(yōu)秀的學(xué)術(shù)界、工業(yè)界代表們，針對(duì)在 CVPR 2017 發(fā)表的論文內(nèi)容進(jìn)行了分享。
本次圓桌討論環(huán)節(jié)由微軟亞洲研究院主管研究員羅翀主持，并邀請(qǐng)到了五位在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究者們分享他們的心得見解。
陳熙霖，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員
王蘊(yùn)紅，北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長(zhǎng)
曾文軍，微軟亞洲研究院首席研究員
林宙辰，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授
齊國(guó)君，美國(guó)中佛羅里達(dá)大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授
從左至右：陳熙霖、王蘊(yùn)紅、曾文軍、林宙辰、齊國(guó)君
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論了解到，在本次研討會(huì)上，第一個(gè)問題首先提及了深度學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域所產(chǎn)生的影響。誠(chéng)然，深度學(xué)習(xí)的火熱讓很多經(jīng)典問題的解決得到了很大的提升，但它作為一種「有效的」工具，是否真是萬能的呢？
陳熙霖博士認(rèn)為，計(jì)算機(jī)視覺實(shí)際上是一個(gè)很寬泛的領(lǐng)域，而不能單純地用一個(gè)工具來代替一個(gè)領(lǐng)域。在解決問題的時(shí)候，還是需要結(jié)合問題背景進(jìn)行考慮，再確定是否要用深度學(xué)習(xí)，否則很可能永遠(yuǎn)達(dá)不到最終目的。
王蘊(yùn)紅教授肯定了陳博士的說法，她認(rèn)為研究人員在解決問題時(shí)，不應(yīng)該把自己當(dāng)成一個(gè)調(diào)參的工具?！冈谶@個(gè)時(shí)候我們依然要關(guān)注到問題的本身是什么，怎么樣才能夠解決問題。所以任何一個(gè)工具都不是經(jīng)久不衰的，但解決問題是經(jīng)久不衰的，所以我們應(yīng)該更多關(guān)注的是能力的培養(yǎng)。」
此外，林宙辰教授表示，深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法也開始有了一些結(jié)合，且前者的優(yōu)點(diǎn)在某些問題上并不突出，因此還是應(yīng)該需要注重專業(yè)知識(shí)的培養(yǎng)和積累。
此前雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論曾經(jīng)對(duì) Yoav 與 Yann LeCun 關(guān)于 arXiv 的論戰(zhàn)做了一番解析（詳情可閱讀雷鋒網(wǎng)此前文章《Yoav Goldberg 與 Yann LeCun 論戰(zhàn)背后：arXiv 是個(gè)好平臺(tái)，但和學(xué)術(shù)會(huì)議是兩碼事》），得出的結(jié)論是，arXiv 作為一個(gè)投遞論文的平臺(tái)，能夠第一時(shí)間分享學(xué)者們的最新成果，但實(shí)際上它與論文的篩選與評(píng)比還是有不同的。本次圓桌上同樣提及了這個(gè)問題，那么學(xué)者們都持什么樣的觀點(diǎn)呢？
幾位老師的觀點(diǎn)整體上比較一致，都認(rèn)為 arXiv 作為一種交流工具，在學(xué)術(shù)領(lǐng)域還是起到了積極作用，但需要防止占坑現(xiàn)象的發(fā)生；此外，作為讀者也應(yīng)當(dāng)仔細(xì)甄別，避免被誤導(dǎo)的傾向。這與雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論在征詢其它老師們所得到的結(jié)論是相同的。
羅翀老師提及，強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，可以使算法的表現(xiàn)越來越好。如果我們也想用同樣的方式訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺的檢測(cè)、分割與視頻捕捉，其中的機(jī)制應(yīng)當(dāng)如何設(shè)計(jì)？
「如果要想拿視覺做一個(gè)類似于 AlphaGo 的評(píng)價(jià)函數(shù)，那么它不是單獨(dú)視覺能解決的，而是需要把視覺能力的評(píng)估（Assessment）融入到一個(gè)智能系統(tǒng)中，然后由這個(gè)系統(tǒng)給出獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，甚至于給一個(gè)群體之間的反饋。這樣的評(píng)價(jià)函數(shù)是可以做的，但它不是單獨(dú)來自于計(jì)算機(jī)視覺的。」陳熙霖博士如是說，這個(gè)觀點(diǎn)與齊國(guó)君教授的想法不謀而合，后者也認(rèn)為視覺絕對(duì)不是一個(gè)單一系統(tǒng)，他表示可參考邊學(xué)習(xí)邊生成樣本的方法（借助 GAN 或游戲的方法）來學(xué)習(xí)新的信息，產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)。
曾文軍博士則提及了微軟亞洲研究院機(jī)器學(xué)習(xí)組去年 NIPS 時(shí)的一個(gè)工作——對(duì)偶學(xué)習(xí)（雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：關(guān)于對(duì)偶學(xué)習(xí)，雷鋒網(wǎng)邀請(qǐng)到了微軟亞洲研究院主管研究員秦濤博士給我們做了一次硬創(chuàng)公開課《對(duì)偶學(xué)習(xí)的對(duì)稱之美》），他表示這個(gè)同樣是基于閉環(huán)的原理而進(jìn)行學(xué)習(xí)的。
與 AAAI 2017 的論文投遞情況一樣，今年 CVPR 2017 華人同樣占據(jù)了越來越多的份額，但華人論文在學(xué)術(shù)會(huì)議中的占比提升，卻并沒有很多令全球?qū)W術(shù)圈印象深刻的研究工作。
關(guān)于這一點(diǎn)，數(shù)位研究者們都認(rèn)為，重點(diǎn)還是要關(guān)注研究工作的價(jià)值與影響力，而不僅僅停留在數(shù)目和入選率上。此外，林宙辰教授還指出，學(xué)者除了發(fā)表論文外，也應(yīng)該積極參與交流，成為制定領(lǐng)域規(guī)則的主導(dǎo)者、發(fā)聲者。
正如王蘊(yùn)紅教授所提及的，「計(jì)算機(jī)視覺的傳統(tǒng)問題依然存在，機(jī)器學(xué)習(xí)只解決了一部分，但是有很多問題還依然沒有解決。」而曾文軍博士也表示，只靠現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)，還有很多無法解釋的東西（如黑箱問題等）。因此需要采用傳統(tǒng)的自上而下的方法，加上知識(shí)圖譜與邏輯內(nèi)容，才有可能解決實(shí)際問題。
林宙辰教授表示，機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺相比，對(duì)特征的獲取并不關(guān)心，而這正是后者所具備且著重研究的。此外，「有很多地方，計(jì)算機(jī)視覺會(huì)有它的獨(dú)特之處。像立體視覺就需要基于一定的物理模型，所以我們不是簡(jiǎn)單地做一些端到端的東西就可以了。這兩個(gè)領(lǐng)域的融合是『自古以來』就有的，并不是新產(chǎn)生的現(xiàn)象?！?/p>
而齊國(guó)君教授則指出，機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺并不是對(duì)立的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，更應(yīng)該是一種依存與促進(jìn)的關(guān)系。「機(jī)器學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，但我覺得其中最成功、最有影響力的應(yīng)用還是在計(jì)算機(jī)視覺，包括一系列的方法，比如深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一個(gè)純粹的視覺問題，后來才引申出一系列新的應(yīng)用領(lǐng)域?！?/p>
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