详情

近日，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 官方公布论文收录结果。本届CVPR共有198位区域主席、3664位审稿人参与，共收到6656篇投稿，有1470篇论文被接收，接收率约22%。虽然接收率二连降，但旷视科技、百度、华为等中国AI企业依然表现颇佳。

图:CVPR 2020接收论文公布:旷视录用16篇

具体来看，百度今年中选19篇，比去年的17篇多了两篇；旷视科技今年中选16篇，比去年的14篇有进步；华为诺亚方舟实验室高级研究员王云鹤团队，投了11篇中了7篇；快手一共6篇，其中一篇一作，作者是罗切斯特大学的快手实习生Haichuan Yan；虎牙也有1篇论文入选。另外，腾讯等互联网企业也有中选，但没有透露具体的篇数。

CVPR被称为计算机视觉领域的“奥运会”，在近三年来，CVPR 的论文投稿量都在持续大涨（CVPR 2018有3300篇有效投稿、CVPR 2019有5160篇有效投稿、CVPR 2020有效投稿达6656）。然而在接收率方面，已是“二连降”（CVPR 2018收录论文979篇、接收率为29%左右；CVPR 2019收录论文1300篇，接收率为25%左右；CVPR 2020收录论文1470篇、接收率为22%左右）。也因此，旷视科技等中国企业论文被收录，不仅是对旷视科技AI技术的肯定，更展现了中国企业在前沿技术领域的强大实力。

值得注意的是，此次大会官方公布的旷视研究院录用的16篇论文，研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景）、人脸识别、文字检测与识别、实时视频感知与推理、小样本学习、迁移学习、3D感知、GAN与图像生成、计算机图形学、语义分割、细粒度图像等人工智能众多领域，并取得多项领先的技术研究成果。而这些成果的形成，与即将开源的旷视人工智能算法平台Brain++密不可分。

Brain++作为旷视科技自研的人工智能算法平台，从底层有力支撑着旷视研究院整体的研究生产工作，并且在训练和推理过程中引擎运行速度和资源消耗显著优于 TensorFlow。基于旷视Brain++，旷视实现了云（ResNet）、端（ShuffleNet）、芯（DorefaNet）的深度神经网络算法全面覆盖，形成了旷视的算法基因。同时，Brain++ 还纳入了最新研发的 Brain++ AutoML 技术，推动机器学习模型从“手工”时代步入“自动化”时代。使旷视构建出一条不断自我改进、不断变得更加自动化的半自动的算法开发生产线。

依托Brain++大规模分布式训练能力，以及业界领先的分布式计算技术训练超大规模深度学习模型，旷视累计斩获27项全球AI竞赛冠军，并开发出大量部署于云端、移动端、边缘端全计算平台的先进深度神经网络，打造了高效率的全栈式人工智能解决方案，为个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大垂直场景赋能提供强有力的支撑。目前，旷视全栈式人工智能解决方案已经广泛应用于城市管理、地产楼宇、仓储物流、手机智能等多个领域，赋能生产生活的变革。此次旷视16篇论文入选CVPR2020，也让外界对Brain++开源更为期待。