ECCV 2022商湯斬獲70篇論文，繼續領(lǐng)跑行業(yè)

10月23-27日，全球計算機視覺(jué)三大頂會(huì )之一，兩年一屆的歐洲計算機視覺(jué)國際會(huì )議ECCV(European Conference on Computer Vision)在以色列特拉維夫(Tel-Aviv)火熱召開(kāi)。

本屆ECCV論文總投稿數達5726余篇，共接收了1629篇，錄用率僅為28.5%。商湯及聯(lián)合實(shí)驗室共70篇論文入選，繼續領(lǐng)跑行業(yè);論文聚焦解決自動(dòng)駕駛、計算攝影、視頻理解與分析、遷移學(xué)習、多模態(tài)等前沿研究和應用痛點(diǎn)。

除了論文取得佳績(jì)，商湯科技-南洋理工大學(xué)聯(lián)合研究中心 (S-Lab)斬獲ECCV 2022 ICinW(預訓練包含ImageNet-1k數據集)賽道世界冠軍。截止目前，商湯科技及聯(lián)合實(shí)驗室在全球計算機視覺(jué)頂會(huì )發(fā)表了超過(guò)800篇學(xué)術(shù)論文，共榮獲70多項世界冠軍。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng )始人、研究院院長(cháng)王曉剛表示:“堅持做真正有行業(yè)價(jià)值的學(xué)術(shù)研究、持續打造開(kāi)放生態(tài)，是商湯在全球學(xué)術(shù)頂會(huì )上屢創(chuàng )佳績(jì)的源動(dòng)力。商湯鼓勵研究員積極參與學(xué)術(shù)研究與交流，在研究中不斷發(fā)現新問(wèn)題、開(kāi)創(chuàng )新領(lǐng)域。同時(shí)注重科技人才培養，集聚力量進(jìn)行原創(chuàng )性引領(lǐng)性科技攻關(guān)?！?/p>

70篇論文入選，直擊行業(yè)應用難題

商湯始終堅持產(chǎn)學(xué)研融合，關(guān)注產(chǎn)業(yè)需求和痛點(diǎn)，推動(dòng)“產(chǎn)”與“研”互相促進(jìn)、協(xié)同發(fā)展。商湯本屆ECCV的70篇論文，不僅包括底層基礎研究，還直擊行業(yè)應用痛點(diǎn)。

例如論文《Unsupervised Domain Adaptation for Monocular 3D Object Detection via Self-Training》，在單目3D目標檢測領(lǐng)域提出了一種新的無(wú)監督域自適應方法STMono3D，極大提升了自動(dòng)駕駛模型的可遷移性和可拓展性。

如何提升夜景成像的圖像質(zhì)量在手機相機上仍然面臨很多挑戰。在論文《D2HNet: Joint Denoising and Deblurring with Hierarchical Network for Robust Night Image Restoration》中，商湯研究團隊提出了一種基于深度學(xué)習的長(cháng)曝光圖像和短曝光圖像的融合方案，在定性和定量分析上均優(yōu)于現有行業(yè)方法。

如今視頻走進(jìn)人們日常生活、無(wú)處不在，如何將低幀率視頻秒變絲滑高清?論文《Deep Bayesian Video Frame Interpolation》提出了一種連續視頻插幀方法，可以將低幀率視頻擴展到任意高幀率，從而實(shí)現視頻順滑性提升，慢動(dòng)作播放，電子穩像等功能。

如何快速打造一個(gè)元宇宙數字人?論文《HuMMan: Multi-Modal 4D Human Dataset for Versatile Sensing and Modeling》貢獻了HuMMan:一個(gè)大規模多模態(tài)4D人體數據集，能夠助力更好的人體感知與建模的算法研究。

打造開(kāi)放學(xué)術(shù)生態(tài)，創(chuàng )新生生不息

商湯一如既往積極參與學(xué)術(shù)交流活動(dòng)和生態(tài)建設，在ECCV 2022召開(kāi)前，商湯組織了多場(chǎng)ECCV論文分享會(huì )和學(xué)術(shù)競賽。

在商湯科技聯(lián)合全球高校人工智能學(xué)術(shù)聯(lián)盟舉辦的“研無(wú)止境:商湯論文分享會(huì )@ECCV 2022”上，來(lái)自商湯科技、上海人工智能實(shí)驗室的業(yè)界大咖，以及香港中文大學(xué)、南洋理工大學(xué)、清華大學(xué)、北京航空航天大學(xué)和普渡大學(xué)等多所國內外頂尖高校的研究學(xué)者解讀頂會(huì )論文，分享研究經(jīng)驗，闊論行業(yè)未來(lái)。

此外，商湯及S-Lab還主辦了“PointCloud-C點(diǎn)云識別魯棒性挑戰賽”和“移動(dòng)智能攝影與成像競賽”，“OmniBenchmark通用視覺(jué)表征挑戰賽”以及“PSG全場(chǎng)景圖生成挑戰賽”，吸引了來(lái)自清華大學(xué)、北京大學(xué)、香港中文大學(xué)、復旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)，新加坡國立大學(xué)，華為、螞蟻金服等企業(yè)和學(xué)術(shù)機構團隊參與。

過(guò)去幾年，商湯積極參與開(kāi)源生態(tài)建設，先后發(fā)布了OpenMMLab、OpenDILab、OpenGVLab、OpenXRLab等一系列開(kāi)源項目上做出了重要貢獻，繁榮學(xué)術(shù)和工業(yè)界生態(tài)，成果豐碩，廣受學(xué)術(shù)界和工業(yè)界好評和關(guān)注。超過(guò)110個(gè)國家和地區的研究者和開(kāi)發(fā)者使用了商湯開(kāi)源工具，并深度參與其中。OpenMMLab在Github引用超過(guò)6萬(wàn)顆星。

商湯還與南洋理工大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)等全球頂級大學(xué)開(kāi)展廣泛而密切的研究合作，先后建立了16所聯(lián)合實(shí)驗室，積累了豐富的人才資源，為商湯全棧式人工智能創(chuàng )新體系奠定了堅實(shí)基礎。

未來(lái)，商湯將繼續推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研上下游深度融合，為行業(yè)發(fā)展持續作出貢獻。