AI视觉研究持续亮剑亮亮视野成果入选世界顶级会议

近期，特斯拉自动驾驶事故被频频报道，同时华为“自动驾驶”技术惊艳亮相，被广大网友认为其已经达到了L4的自动驾驶水平，这使得关于汽车辅助驾驶系统的讨论再度热闹了起来。其中最关键的核心就是有关汽车视觉的感知系统。

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事实上，随着AR+AI时代的到来， AI视觉作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术，正成为人工智能发展最快的一个分支。当机器可以“看懂这个世界”时，它将如眼睛之于人类的价值一般，不仅会改变我们的出行方式，还将改变我们的娱乐、学习等等与生活有关的一切。
一直以来，亮亮视野都在AR和AI上投入了巨大的精力，在为行业提供支撑企业数字化转型的硬件和平台的同时，与中科院自动化所建立联合实验室，通过对算法协同、多模态任务、环境测试等多方面进行综合研究，努力实现AI多模态感知融合。近期，其多项研究成果成功入选计算机视觉世界的顶级会议。
“基于结构信息保持的弱监督目标定位”入选CVPR2021
Unveiling the Potential of Structure-Preserving for Weakly Supervised Object Localization. CVPR 2021.
CVPR2021是计算机视觉世界三大顶会之一！本次大会收到来自全球共7015篇有效投稿，最终有1663篇突出重围被录取，录用率仅为23.7% 。
本论文研究的是弱监督目标定位（WSOL）能力，这是当下仍富有挑战的计算机视觉任务，虽然现有的工作通过利用空间正则化策略可以明显提高目标定位精度，但往往忽略了如何从训练好的分类网络中提取目标结构信息，使得性能和效率还有大幅提高的空间。
本次研究提出了一种两阶段的方法“结构保持激活（SPA）” ，以充分利用WSOL卷积特征中包含的结构信息。在包括CUB-200-2011和ILSVRC在内的两个公开基准上进行的大量实验表明，与基准方法相比，本文提出的SPA方法取得了显著的性能提升。

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而这种提升就可以在汽车驾驶时，对感知系统下的更多物体实现更为精准的检测与判定，降低事故发生率。
“SiamCPN：基于孪生中心预测网络的视觉跟踪”入选CVM 2021
SiamCPN: Visual tracking with the Siamese center-prediction network. CVM 2021.
CVM是亚洲图形学学会（ASIA Graphics Association）旗下的三大系列会议之一，由清华大学图形学实验室于2012年在北京创办，发展至今，已经在国际上形成较大影响力。此次入选CVM2021的论文也同步入选SCI索引源。
本论文主要针对的是目标跟踪问题，通过一种anchor-free的孪生网络SiamCPN ，给定初始帧中的参考追踪对象，可直接预测后续帧中对象的中心点和大小。相比其它先进的孪生网络算法，该方法GOT-10K、UAV123数据集上取得了更好的结果，推理速度也有1.5-2.0倍的提升。

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