昨晚，CV界三大頂會之一的2021CVPR在clubhouse拉開了帷幕。今年，會議收到了21000名作者的7000篇投稿，經(jīng)過7400名審稿人和280名區(qū)域主席的審查，最終有1600篇論文被接收，接收率約0.24。其中，何愷明團(tuán)隊(duì)論文獲得了「最佳論文提名」。

CVPR 2021 來了！

推特上，有學(xué)者打趣說，CV論文可以分為這幾類：「只想混文憑」、「教電腦生成更多貓的照片」、「ImageNet上實(shí)驗(yàn)結(jié)果提升0.1%！」、「手握超酷數(shù)據(jù)集但并不打算公開」、「3年過去了，代碼仍在趕來的路上」、「實(shí)驗(yàn)證明還是老baseline性能更?！?、「我們的數(shù)據(jù)集更大！」、「研究范圍超廣，無他，我們有錢」、「花錢多，結(jié)果好」......

僅為調(diào)侃，請勿對號入座。

圖源：Jia-Bin Huang的推特

不過，言歸正傳，讓我們來看看今年被CVPR選中的都有哪些幸運(yùn)論文。

2021 CVPR 論文獎

最佳論文獎（Best Paper）

今年的最佳論文是馬克斯·普朗克智能系統(tǒng)研究所和蒂賓根大學(xué)團(tuán)隊(duì)的Michael Niemeyer, Andreas Geiger，他們的論文是：

GIRAFFE: Representing Scenes as Compositional Generative Neural Feature Fields（GIRAFFE：將場景表現(xiàn)為組合生成的神經(jīng)特征場）

https://arxiv.org/abs/2011.12100

論文簡介：

深度生成模型可以在高分辨率下進(jìn)行逼真的圖像合成。但對于許多應(yīng)用來說，這還不夠：內(nèi)容創(chuàng)作還需要可控。雖然最近有幾項(xiàng)工作研究了如何分解數(shù)據(jù)中的潛在變化因素，但它們大多在二維中操作，忽略了我們的世界是三維的。此外，只有少數(shù)作品考慮到了場景的組成性質(zhì)。我們的關(guān)鍵假設(shè)是，將組合式三維場景表示納入生成模型，可以使圖像合成更加可控。將場景表示為生成性神經(jīng)特征場，使我們能夠從背景中分離出一個或多個物體，以及單個物體的形狀和外觀，同時(shí)無需任何額外的監(jiān)督就能從非結(jié)構(gòu)化和unposed的圖像集中學(xué)習(xí)。將這種場景表示與神經(jīng)渲染管道結(jié)合起來，可以產(chǎn)生一個快速而真實(shí)的圖像合成模型。正如我們的實(shí)驗(yàn)所證明的那樣，我們的模型能夠分解單個物體，并允許在場景中平移和旋轉(zhuǎn)它們，還可以改變攝像機(jī)的姿勢。

最佳論文榮譽(yù)提名（Best Paper Honorable Mentions）

何愷明和Xinlei Chen的論文Exploring Simple Siamese Representation Learning（探索簡單的連體表征學(xué)習(xí)）獲得了最佳論文提名。

https://arxiv.org/abs/2011.10566

論文主要研究了：

「連體網(wǎng)絡(luò)」（Siamese networks）已經(jīng)成為最近各種無監(jiān)督視覺表征學(xué)習(xí)模型中的一種常見結(jié)構(gòu)。這些模型最大限度地提高了一個圖像的兩個增量之間的相似性，但必須符合某些條件以避免collapse的解決方案。在本文中，我們報(bào)告了令人驚訝的經(jīng)驗(yàn)結(jié)果，即簡單的連體網(wǎng)絡(luò)即使不使用以下任何一種情況也能學(xué)習(xí)有意義的表征。(i)負(fù)樣本對，(ii)大batch，(iii)動量編碼器。我們的實(shí)驗(yàn)表明，對于損失和結(jié)構(gòu)來說，collapse的解決方案確實(shí)存在，但stop-gradient操作在防止collapse方面發(fā)揮了重要作用。我們提供了一個關(guān)于stop-gradient含義的假設(shè)，并進(jìn)一步展示了驗(yàn)證該假設(shè)的概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。我們的「SimSiam 」方法在ImageNet和下游任務(wù)中取得了有競爭力的結(jié)果。我們希望這個簡單的基線能促使人們重新思考連體結(jié)構(gòu)在無監(jiān)督表征學(xué)習(xí)中的作用。

代碼已開源 https://github.com/facebookresearch/simsiam

另一篇最佳論文提名是明尼蘇達(dá)大學(xué)團(tuán)隊(duì)Yasamin Jafarian, Hyun Soo Park的

Learning High Fidelity Depths of Dressed Humans by Watching Social Media Dance Videos

https://arxiv.org/abs/2103.03319

最佳學(xué)生論文獎（Best Student Paper）

Task Programming: Learning Data Efficient Behavior Representations（任務(wù)編程：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)有效的行為表征）

作者團(tuán)隊(duì)來自加州理工和西北大學(xué)——Jennifer J. Sun, Ann Kennedy, Eric Zhan, David J. Anderson, Yisong Yue, Pietro Perona

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Sun_Task_Programming_Learning_Data_Efficient_Behavior_Representations_CVPR_2021_paper.html

論文簡介：

專門的領(lǐng)域知識對于準(zhǔn)確注釋用于深度分析訓(xùn)練集來說往往是必要的，但從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@得這些知識可能會很麻煩，而且耗時(shí)。這個問題在自動行為分析（automated behavior analysis）中非常突出，在自動行為分析中，從視頻跟蹤數(shù)據(jù)中檢測出代理的運(yùn)動或感興趣的行動。為了減少注釋工作，我們提出了TREBA：一種基于多任務(wù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)注釋-樣本高效軌跡嵌入（annotation-sample efficient trajectory embedding）的方法，用于行為分析。我們的方法中的任務(wù)可以由領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^我們稱之為「任務(wù)編程」（task programming）的過程進(jìn)行有效設(shè)計(jì)，該過程使用程序?qū)︻I(lǐng)域?qū)＜业慕Y(jié)構(gòu)化知識進(jìn)行明確編碼。通過用數(shù)據(jù)注釋時(shí)間換取少量編程任務(wù)的構(gòu)建，可以減少領(lǐng)域?qū)＜业目偣ぷ髁俊Ｎ覀兪褂眯袨樯窠?jīng)科學(xué)的數(shù)據(jù)來評估這種trade-off，在這些數(shù)據(jù)中，專門的領(lǐng)域知識被用來識別行為。我們在兩個領(lǐng)域的三個數(shù)據(jù)集中展示了實(shí)驗(yàn)結(jié)果：小鼠和果蠅。與最先進(jìn)的特征相比，使用TREBA的嵌入，我們將注釋負(fù)擔(dān)減少了「10倍」，然而并不影響準(zhǔn)確性。因此，我們的結(jié)果表明，任務(wù)編程和自我監(jiān)督可以成為減少領(lǐng)域?qū)＜易⑨尮ぷ鞯挠行緩健?/p>

最佳學(xué)生論文榮譽(yù)提名（Best Student Paper Honorable Mentions）

獲得「最佳學(xué)生論文」提名的有三篇

Less is More: ClipBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling（少即是多：通過稀疏取樣進(jìn)行視頻和語言學(xué)習(xí)的ClipBERT）

作者團(tuán)隊(duì)來自北卡羅來納大學(xué)教堂山分校和Microsoft Dynamics 365 AI Research的Jie Lei, Linjie Li, Luowei Zhou, Zhe Gan, Tamara L. Berg, Mohit Bansal, Jingjing Liu

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Lei_Less_Is_More_ClipBERT_for_Video-and-Language_Learning_via_Sparse_Sampling_CVPR_2021_paper.html

Binary TTC: A Temporal Geofence for Autonomous Navigation（二進(jìn)制TTC：用于自主導(dǎo)航的時(shí)間地理圍欄）

作者團(tuán)隊(duì)來自英偉達(dá)和加州大學(xué)圣巴巴拉分校的Abhishek Badki, Orazio Gallo, Jan Kautz, Pradeep Sen

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Badki_Binary_TTC_A_Temporal_Geofence_for_Autonomous_Navigation_CVPR_2021_paper.html

Real-Time High-Resolution Background Matting（實(shí)時(shí)高分辨率的背景消隱）

作者團(tuán)隊(duì)來自華盛頓大學(xué)的Shanchuan Lin, Andrey Ryabtsev, Soumyadip Sengupta, Brian Curless, Steve Seitz, Ira Kemelmacher-Shlizerman

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Lin_Real-Time_High-Resolution_Background_Matting_CVPR_2021_paper.pdf

最佳論文評選委員會

以上最佳（學(xué)生）論文及提名由以下委員會評選：Deva Ramanan (主席)，Lourdes Agapito, Zeynep Akata, Karteek Alahari, Xilin Chen, Emily Denton, Piotr Dollar, Ivan Laptev, Kyoung Mu Lee

其中，中科院計(jì)算所視覺信息處理與學(xué)習(xí)組的陳熙霖博士是委員會成員。

陳熙霖博士，研究員，ACM Fellow, IEEE Fellow, IAPR Fellow,中國計(jì)算機(jī)學(xué)會會士，國家杰出青年基金獲得者。主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、模式識別、多媒體技術(shù)以及多模式人機(jī)接口。先后主持多項(xiàng)自然科學(xué)基金重大、重點(diǎn)項(xiàng)目、973計(jì)劃課題等項(xiàng)目的研究。

曾任IEEE Trans. on Image Processing和IEEE Trans. on Multimedia的Associate Editor，目前是Journal of Visual Communication and Image Representation的Associate Editor、計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)副主編、人工智能與模式識別副主編，擔(dān)任過FG2013 / FG 2018 General Chair以及CVPR 2017 / 2019 / 2020， ICCV 2019等的Area Chair。

陳熙霖博士先后獲得國家自然科學(xué)二等獎1項(xiàng)，國家科技進(jìn)步二等獎4項(xiàng)，省部級科技進(jìn)步獎九項(xiàng)。合作出版專著1本，在國內(nèi)外重要刊物和會議上發(fā)表論文200多篇。

PAMITC 獎（PAMITC AWARDS）

除了最佳（學(xué)生）論文獎外，還有以下幾項(xiàng)大獎：

朗格-希金斯獎（Longuet-Higgins Prize）

該獎項(xiàng)以理論化學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家H. Christopher Longuet-Higgins的名字命名，表彰十年前對計(jì)算機(jī)視覺研究產(chǎn)生重大影響的CVPR 論文。

本屆委員會成員：W. Freeman (主席）, J. Barron, D. Damen, D. Hoiem, K. Saenko

獲獎?wù)撐模?/h3>

1 Real-time human pose recognition in parts from single depth image（從單一深度圖像中實(shí)時(shí)識別人體姿勢的部位）

作者來自微軟：Jamie Shotton, Andrew Fitzgibbon, Mat Cook, Toby Sharp, Mark Finocchio, Richard Moore, Alex Kipman, Andrew Blake

2 Baby talk: Understanding and generating simple image descriptions（嬰兒談話：理解和生成簡單的圖像描述）

作者來自石溪大學(xué)：Girish Kulkarni, Visruth Premraj, Sagnik Dhar, Siming Li, Yejin Choi,  Alexander C. Berg, Tamara L. Berg

青年研究者獎（Young Researcher Awards）

該年度獎項(xiàng)旨在表彰對計(jì)算機(jī)視覺做出杰出研究貢獻(xiàn)的年輕研究人員。

本屆委員會：R. Zabih (主席）, S. Lazebnik, G. Medioni, N. Paragios, S. Seitz

獲獎?wù)撸?/p>

1 Georgia Gkioxari, Facebook AI Research (FAIR)

2 Phillip Isola, MIT

首屆黃煦濤紀(jì)念獎（Inaugural Thomas Huang Memorial Prize）

值得注意的是，本屆黃煦濤紀(jì)念獎為首屆，以華裔信息學(xué)家命名。這個新的年度獎項(xiàng)將表彰在研究、教育和為計(jì)算機(jī)視覺界服務(wù)方面被認(rèn)為是榜樣的研究人員。

獲獎?wù)撸篈ntonio Torralba, MIT

委員會：T. Tuytelaars (聯(lián)合主席), R. Zabih （聯(lián)合主席）, M. Black, R. Chellappa, A. Fitzgibbon, D. Fleet, E. Grimson, R. Hartley, K.M. Lee, C. Schmid, H. Shi

CVPR2021日程

今年的會議從19-25日，會議內(nèi)容如下：

其中，陳天奇也將會做客panel session分享未來的計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。

參考資料：

http://cvpr2021.thecvf.com

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號“新智元“（ID：new_xiaozhang），來源：CVPR2021，編輯：小勻、LQ。文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表芥末堆立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。