美国西雅图时间6月16日上午8:30(北京时间晚11:30),大家期待已久的计算机视觉和模式识别领域的「奥斯卡」CVPR 2020 开幕式暨颁奖仪式正式线上举行。获奖论文大赏:最佳论文和最佳学生论文一作都是华人!
受疫情影响,今年 CVPR 改为线上会议。北京时间6月16日晚11:30,大家期待已久的计算机视觉和模式识别领域的「奥斯卡」 CVPR 2020 开幕式正式线上举行。涵盖了 Oral Session Program、Tutorials、Workshops 和 DoctoralConsortium 等一系列活动。
缅怀首位华人CVPR程序主席,成立Thomas S. Huang纪念奖
本届CVPR开篇特意缅怀了一代CV宗师、84岁华人计算机视觉泰斗Thomas S. Huang(黄煦涛)。他是华人计算机视觉史上的关键人物,首位担任CVPR程序主席(1992)的华人。老先生一生桃李满天下,备受崇敬,为华人CV领域留下丰厚的学术遗产,黄煦涛在图像处理、模式识别和计算机视觉领域作出了开创性研究贡献,其中包括多维数字滤波器的设计和测试、数字全息摄影、文件和图像的压缩技术,以及人脸、手、躯干3D建模、分析和可视化、多模态人机界面、多媒体数据库等。黄煦涛教授发明了预测差分量化(PDQ)的两维传真(文档)压缩方法,该方法已发展为国际G3/G4FAX压缩标准;在多维数字信号处理领域中,提出了关于递归滤波器的稳定性的理论;建立了从二维图象序列中估计三维运动的公式,为图象处理和计算机视觉开启了新领域。此外,他的研究小组还实现了基于语音识别和可视手语分析以控制显示的系统。缅怀视频中,收录了有关黄教授在90年代中期的一些珍贵影像资料。
PAMITC执行委员会已经批准设立计算机视觉领域的Thomas S. Huang纪念奖,从2021年开始每年在CVPR上颁发。获奖者将由PAMITC奖励委员会选出,类似于罗森菲尔德奖,并将给出相同的奖金。入选者必须是博士,且毕业10年。委员会将根据研究、服务和指导情况综合评选出获奖者。其他细节将在CVPR2021之前公布。
获奖论文大赏,最佳论文和最佳学生论文一作均为华人
最佳论文:Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild
最佳论文提出了一种无需外部监督即可从原始单视图图像中学习3D变形对象的方法。该方法基于自动编码器,该自动编码器将每个输入图像分解为深度,反射率,视角和照明。为了在无监督的情况下解构这些组件,作者使用了以下事实:许多对象类别至少在原则上具有对称结构。作者通过光照的推理来利用底层对象的对称性,即使外观由于阴影而不对称。接着通过预测对称概率图来建模可能(但不一定)对称的对象,并与模型的其他组件联合起来进行端到端的学习。实验表明该方法可以从单视图图像中非常准确地恢复人脸,猫脸和汽车的3D形状,而无需任何监督或预先设定的形状模型。
最佳论文一作Shangzhe Wu,是来自牛津大学视觉几何组的二年级学生,由 Andrea Vedaldi 教授指导获得了 Facebook 研究所的全额奖学金。在 HKUST 读本科期间,曾与Chi-Keung Tang教授和Yu-Wing Tai 教授合作研究图像翻译 / 生成,现在主要的研究方向为无监督 / 自监督的3D 理解。Shangzhe Wu曾于2017年11月 -2018年2月,在腾讯优图实验室做机器学习实习生。
最佳学生论文: BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning
这篇论文的角度十分新颖,从多边形网格入手,基于计算机图形学的经典空间数据结构Binary Space Partitioning(BSP)来设计了一个BSP-Net。这个网络可通过凸分解来学习表示3D形状,并且不受监督,因此训练不需要进行凸形分解。BSP-Net的重建质量有很大的优势,并且很容易能够进行参数设置。论文一作是来自Simon Fraser University的博士一年级学生Zhiqin Chen,师从张皓教授,从事计算机图形学相关的研究,主要研究方向是几何建模和机器学习。Chen于2017年从上海交通大学本科毕业,于2019年从Simon Fraser University硕士毕业。
此外,PAMI青年研究者奖的两位获得者是:Jon Barron & Deqing Sun
Deqing Sun本科毕业于哈尔滨工业大学电子与信息工程专业,后在香港中文大学获得硕士学位,并在布朗大学获得了博士学位。他曾是英伟达高级研究科学家,现为谷歌高级研究员。
经典论文奖,也授予了Deqing Sun,Stefan Roth和Michael J. Black的Secrets of Optical Flow Estimation and Their Principles,发表于2010年。