
10月23日至27日,歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會(huì)議是全球三大計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議之一ECCV(European Conference on Computer Vision)以色列特拉維夫(Tel-Aviv)火熱召開。
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本屆ECCV論文總貢獻(xiàn)5726篇,共收到1629篇,錄用率僅為28.5%。商湯和聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室共選出70篇論文,繼續(xù)引領(lǐng)行業(yè);論文重點(diǎn)解決前沿研究和應(yīng)用痛點(diǎn),如自動(dòng)駕駛、計(jì)算攝影、視頻理解與分析、遷移學(xué)習(xí)、多模態(tài)等。
商湯科技-南洋理工大學(xué)聯(lián)合研究中心除論文成績外, (S-Lab)斬獲ECCV 2022 ICinW(包括預(yù)訓(xùn)練ImageNet-1k數(shù)據(jù)集)賽道世界冠軍。到目前為止,尚唐科技和聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)在全球計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表了800多篇學(xué)術(shù)論文,并獲得了70多個(gè)世界冠軍。
商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、研究院院長王曉剛表示:堅(jiān)持真正有行業(yè)價(jià)值的學(xué)術(shù)研究,不斷創(chuàng)造開放生態(tài),是商湯在全球?qū)W術(shù)頂級(jí)會(huì)議上取得多次成就的動(dòng)力。商湯鼓勵(lì)研究人員積極參與學(xué)術(shù)研究和交流,不斷發(fā)現(xiàn)新問題,開拓研究領(lǐng)域。同時(shí),注重科技人才的培養(yǎng),聚集力量開展原創(chuàng)領(lǐng)先的科技研究。
入選70篇論文,直擊行業(yè)應(yīng)用難題
商湯始終堅(jiān)持產(chǎn)學(xué)研融合,注重產(chǎn)業(yè)需求和痛點(diǎn),促進(jìn)產(chǎn)與研相互促進(jìn)、協(xié)調(diào)發(fā)展。商湯今年ECCV70篇論文不僅包括基礎(chǔ)研究,還直接觸及行業(yè)應(yīng)用的痛點(diǎn)。
例如論文《Unsupervised Domain Adaptation for Monocular 3D Object Detection via Self-Training》,在單目3D目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域提出了一種新的無監(jiān)督自適應(yīng)方法STMono3D,大大提高了自動(dòng)駕駛模型的可遷移性和可擴(kuò)展性。
在手機(jī)相機(jī)上,如何提高夜景成像的圖像質(zhì)量仍面臨諸多挑戰(zhàn)。在論文《D2HNet: Joint Denoising and Deblurring with Hierarchical Network for Robust Night Image Restoration》商湯研究小組提出了基于深度學(xué)習(xí)的長曝光圖像與短曝光圖像的融合方案,在定性和定量分析方面優(yōu)于現(xiàn)有的行業(yè)方法。
如今,視頻已經(jīng)進(jìn)入人們的日常生活,無處不在。低幀率視頻如何在幾秒鐘內(nèi)變得絲滑高清?《Deep Bayesian Video Frame Interpolation》提出了將低幀率視頻擴(kuò)展到任何高幀率的連續(xù)視頻插幀方法,從而提高視頻流暢性、慢動(dòng)作播放、電子圖像穩(wěn)定等功能。
如何快速構(gòu)建元宇宙數(shù)字人?《HuMMan: Multi-Modal 4D Human Dataset for Versatile Sensing and Modeling》貢獻(xiàn)了HuMMan:大規(guī)模多模模態(tài)4D人體數(shù)據(jù)集有助于更好地研究人體感知和建模算法。
創(chuàng)造開放的學(xué)術(shù)生態(tài),不斷創(chuàng)新
商湯一如既往地積極參與學(xué)術(shù)交流活動(dòng)和生態(tài)建設(shè)ECCV 2022年召開前,商湯組織了多場比賽ECCV論文分享會(huì)和學(xué)術(shù)競賽。
在商湯科技與全球高校人工智能學(xué)術(shù)聯(lián)盟舉辦的無止境研究:商湯論文分享會(huì)@ECCV 2022年,來自尚堂科技、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、香港中文大學(xué)、南洋理工大學(xué)、清華大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、普渡大學(xué)等國內(nèi)外頂尖大學(xué)的研究學(xué)者解讀論文,分享研究經(jīng)驗(yàn),探討行業(yè)未來。
另外,商湯及S-Lab還主辦了“PointCloud-C點(diǎn)云識(shí)別魯棒挑戰(zhàn)賽和移動(dòng)智能攝影與成像競賽OmniBenchmark通用視覺表征挑戰(zhàn)賽和PSG來自清華大學(xué)、北京大學(xué)、香港中文大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、新加坡國立大學(xué),參與華為、螞蟻金服等企業(yè)和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。
近幾年來,商湯積極參與開源生態(tài)建設(shè),先后發(fā)布OpenMMLab、OpenDILab、OpenGVLab、OpenXRLab一系列開源項(xiàng)目做出了重要貢獻(xiàn),繁榮了學(xué)術(shù)和工業(yè)生態(tài),取得了豐碩的成果,受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛好評(píng)和關(guān)注。110多個(gè)國家和地區(qū)的研究人員和開發(fā)人員使用商湯開源工具,并深入?yún)⑴c其中。OpenMMLab在Github引用6萬多顆Murata代理星。
尚唐還與南洋理工大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)等世界頂尖大學(xué)開展了廣泛而密切的研究合作,建立了16個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,積累了豐富的人力資源,為全棧人工智能創(chuàng)新體系奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
未來,商湯將繼續(xù)推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研上下游深度融合,為產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
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