李开复|CVPR坐实华人主场：包揽全部奖项，四成作者来自中国
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
这届CVPR ， 华人简直大放异彩 。
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怎么说？来看下结果 。
最佳论文、最佳学生论文 ， 每年两个最受瞩目奖项论文一作都是华人 ， 吴尚哲和Zhiqin Chen 。
经典论文奖 ， 同样被华人一作的论文拿下 。
在本届CVPR投稿论文中 ， 来自中国作者的论文数量高达39% 。
投稿最多的Top 10机构中 ， 中国顶尖大学占7所；Top 5入围4所 。
商汤、华为、百度、腾讯、阿里等视觉大厂 ， 高产论文纷纷入围 。
还首次设立了华人 ， Thomas S. Huang纪念奖 ， 从2021年开始颁发 。
嗯 ， 如此成绩 ， 说是「华人的CVPR」也不足为过了 。
最佳论文奖
最佳论文(Best Paper Award) ， 毋庸置疑 ， 是每届大会接收所有论文中的「最顶级者」 。
接下来有请(此处可有掌声) ， 本届获得如此殊荣的「选手」：
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本届 CVPR 最佳论文奖 ， 由来自牛津大学的团队斩获 。
团队提出了一个叫Photo-Geometric Autoencoding的新方法 ， 可以在没有任何人工或外部监督的情况下 ， 只需单张图像 ， 就可以生成高质量的3D人脸模型 。
先来看下 ， 用单张真实人脸图像作为输入的结果 。
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除了真实人脸图像外 ， 不同画风的人像输入 ， 也可以轻松驾驭 。
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至于Photo-Geometric Autoencoding的原理 ， 如下图所示 。
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简单来说 ， 就是输入单张人像图像 ， 然后从深度、光照、视角、置信度、反照率等多个维度进行分解 ， 而后组合渲染 ， 生成3D人脸模型 。
值得一提的是 ， 这项研究的第一作者 ， 是牛津大学视觉几何组博士生吴尚哲 ， 与 Andrew Zisserman 及其弟子 Andrea Vedaldi一起共事 。
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【李开复|CVPR坐实华人主场：包揽全部奖项，四成作者来自中国】吴尚哲本科毕业于香港科技大学 ， 曾在商汤、腾讯优图、Google AI 实习 。 在牛津大学读博期间 ， 主攻无监督/自监督3D理解领域 。
他曾在接受媒体采访时表示：
作为一名出身寒门的学子 ， 我很感谢父母亲无私的支持 。
自小我就明白两件事：一是要改变命运只能努力学习；二是父母无法帮我太多 ， 我只能靠自己 。
而这一次斩获如此殊荣 ， 也是对他在科研道路上不懈努力的很好证明 。
最佳学生论文奖
每年CVPR奖项的另一个重头戏——最佳学生论文 ， 颁给了西蒙弗雷泽大学和谷歌研究院的三位研究者 。
(此处可再来一次掌声)
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这项研究是受到了经典空间数据结构 ， 即二叉空间分割(BSP)的启发 ， 提出了新的神经网络BSP-Net ， 以此来促进在3D空间中的学习 。
这个方法的亮点就在于：用最少的多边形 ， 生成尽可能完美、真实的3D物体 。
效果先行 ， 让我们来看下和其他方法产生的效果对比 。
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