CVPR是一年一度的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，是全球視覺(jué)學(xué)科的學(xué)者展示交流最新科研成果的平臺(tái)，也是工業(yè)界前來(lái)了解最新科研動(dòng)向和招賢納士的良機(jī)。
如果說(shuō)過(guò)去30年里計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主流方向是圖像處理和3D幾何學(xué)，那最近的5年則是人工智能技術(shù)在視覺(jué)領(lǐng)域大放異彩的時(shí)期；而融合了3D幾何和人工智能兩大方向的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域則像是計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的集大成者。于是也不難理解，自動(dòng)駕駛行業(yè)對(duì)于本次會(huì)議的重視，能夠在會(huì)議上發(fā)表論文也成為自動(dòng)駕駛公司研究水平的體現(xiàn)。
本屆CVPR會(huì)議共收到有效投稿3309篇，共接收979篇，論文錄取率為29%，魔視智能研究員陳宇及張強(qiáng)弓有2篇論文入選，分別側(cè)重于疲勞駕駛，地圖構(gòu)建以及車輛定位技術(shù)，陳宇及張強(qiáng)弓博士在會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)與國(guó)際學(xué)者們進(jìn)行交流溝通，得到學(xué)術(shù)界的積極反響。
魔視智能專注于自動(dòng)駕駛和高級(jí)輔助駕駛，是深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等先進(jìn)的人工智能技術(shù)在汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)嵌入式產(chǎn)品化的領(lǐng)跑者。我們堅(jiān)持與學(xué)界、企業(yè)界和行業(yè)「共享AI+未來(lái)」，已與澳大利亞國(guó)立大學(xué)、阿德萊德大學(xué)、上?？萍即髮W(xué)等國(guó)內(nèi)外科研機(jī)構(gòu)建立了長(zhǎng)期的深度合作關(guān)系，在人工智能技術(shù)領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累。
陳宇博士現(xiàn)場(chǎng)講解人臉特征點(diǎn)定位
魔視智能入選論文
1. FSRNet : End-to-End Learning Face Super - Resolution with Facial Priors
本文由陳宇博士以第一作者完成，并入選Spotlight文章。
方法:
對(duì)于人臉的分析通常依賴于特征點(diǎn)的定位，在傳統(tǒng)方法中，當(dāng)輸入圖像存在模糊或分辨率較低時(shí)，定位效果會(huì)急劇下降。FSRNet同時(shí)處理人臉超分辨率和先驗(yàn)估計(jì)問(wèn)題，通過(guò)一個(gè)端對(duì)端訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從低分辨率人臉自動(dòng)恢復(fù)出高分辨率人臉和準(zhǔn)確的特征點(diǎn)位置。
應(yīng)用：
在車輛駕駛中，對(duì)于駕駛員狀態(tài)的監(jiān)控和糾正有助于提升駕駛安全，在此過(guò)程中人臉特征點(diǎn)的定位是非常重要的一步，而在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)攝像頭采集的人臉可能存在圖像模糊等問(wèn)題，此時(shí)通過(guò)FSRNet依然可以穩(wěn)定地得到特征點(diǎn)位置，從而進(jìn)行準(zhǔn)確的狀態(tài)監(jiān)控。
2. A Fast Resection - Intersection Method for the Known Rotation Problem
本文由張強(qiáng)弓博士以第一作者完成。
方法：一個(gè)高效的同時(shí)重建三維點(diǎn)云和攝像頭位置的算法，Res-Int算法。該算法把一個(gè)原本龐大的最優(yōu)化問(wèn)題分解成許多非常簡(jiǎn)單的3元優(yōu)化子問(wèn)題，并提出了求解該子問(wèn)題的高效算法。整個(gè)算法除了在性能上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越現(xiàn)有算法，還能處理現(xiàn)有方法無(wú)法應(yīng)對(duì)的大數(shù)據(jù)集。由于整個(gè)問(wèn)題被分解成若干獨(dú)立的子問(wèn)題，每個(gè)子問(wèn)題可以并發(fā)求解，從而達(dá)到更高的性能。
應(yīng)用：該算法在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中對(duì)地圖構(gòu)建，車輛定位等應(yīng)用有貢獻(xiàn)。
我們的算法在6個(gè)不同數(shù)據(jù)集上的3維重建的結(jié)果
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FSRNet : End-to-End Learning Face Super - Resolution with Facial Priors
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Chen_FSRNet_End-to-End_Learning_CVPR_2018_paper.html
A Fast Resection - Intersection Method for the Known Rotation Problem
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Zhang_A_Fast_Resection-Intersection_CVPR_2018_paper.html
