李开复|四成作者来自中国，CVPR坐实华人主场：包揽全部奖项量子位报道|公众号QbitAI这届CVPR

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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ZhiqinChen 。
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Top10机构中，中国顶尖大学占7所；Top5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， ThomasS.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(BestPaperAward) ，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-GeometricAutoencoding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-GeometricAutoencoding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AndrewZisserman及其弟子AndreaVedaldi一起共事。

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吴尚哲本科毕业于香港科技大学，曾在商汤、腾讯优图、GoogleAI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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可以明显看到，在使用少量多边形的情况下，生成的3D模型效果是更加逼真、完美的。