计算机顶会CVPR：中国投稿数第一，李飞飞获黄煦涛纪念奖_今日热点

摘要：CVPR速递：中国投稿数最高，占全部的44.59%；同济大学、阿里集团拿下最佳学生论文奖；黄煦涛纪念奖花落斯坦福大学教授李飞飞；《LearningtoSol...

CVPR快报：中国提交数量最多,深圳就学校教育新生态开展调研管理与社会治理结合占总数的44.59%；同济大学和阿里集团获得最佳学生论文奖；托马斯黄纪念奖授予斯坦福大学教授李菲菲；103010获得最佳论文奖。

此外，值得一提的是，今年的CVPR大会特别设立了一个环节来纪念最近因病去世的年轻人工智能科学家孙健。现场播放了由孙健的朋友、亲戚和同事制作的纪念视频。视频播放完后，掌声持续了十几秒。

当地时间6月21日，计算机视觉和模式识别领域的全球顶级会议CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)2022在美国新奥尔良开幕。这是疫情后首次恢复线下参与。线下注册参与人数已达5641人，甚至超过2017年。

CV2022共收到23389位作者的8161篇投稿，与2021年的7093篇相比增长了15%。其中，来自中国大陆的作者贡献最大(44.59%)，美国以20.65%位居第二。

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Long Quan，上排右二；Gang Hua，下排左二

本届大会共有两位华人主席，分别是主席权龙（Long Quan）与程序主席华刚（Gang Hua）。据程序主席华刚介绍，CVPR的投稿和接收的论文数每年以15%增长。本届共接收了2064篇论文，接收率为25.3%。

CVPR 2022黄煦涛纪念奖（Thomas Huang Memorial Award）由知名华人女科学家、斯坦福大学计算机科学系首任红杉教授李飞飞获得。

黄煦涛纪念奖以计算机视觉领域泰斗黄煦涛命名，其设立是为了表彰在计算机视觉领域长期作出贡献、研究和指导的杰出人士。该奖项自2021年开始，每年颁发给博士毕业后至少7年的江苏盐城大丰区5.0级地震研究人员，最好是职业生涯中期（博士毕业不能超过25年）。该奖的候选人考虑CV领域的所有研究人员，奖励包括3000美元现金和一块奖牌。
提到黄煦涛先生，不由让人想到计算机界流传的“中国计算机视觉40年传承”。
“16年前，黄煦涛去香港过圣诞，无意间发现一同聚会的几位计算机视觉的领军人物均相差10岁，分别是：1936年出生的黄煦涛、1946年出生的马颂德、1956年出生的高文、1966年出生的沈向洋。大家便讨论下一次聚会，是否能再找到另一位再年轻10岁的计算机视觉领军人物，讨论迅速指向同一个人，那便是沈向洋的学生、1976年出生的孙剑。”香港理工大学教授陈长汶在2020年的全球人工智能与机器人大会（GAIR） “Thomas S. Huang纪念专场—中国计算机视觉的40年传承”中谈道。
孙剑于大会前夕的离世让人惋惜，出自他的学生、好友的纪念文章现在依然可以看到很多。

孙剑于1976年10月出生，曾任微软亚研院首席研究员，旷视首席科学家、研究院院长，主导旷视技术研发。孙剑此前曾两次获CVPR最佳论文奖，据程序主席华刚在会上介绍，“作为CV领域的知名学者，孙剑博士研究成果硕果累累。”Google Scholar数据显示，孙剑的论文引用量达到28万6千余次，h-index为121。
如果要说出孙剑博士的三篇论文代表作，那么华刚认为第一篇应该是“Stereo matching using belief propagation”。第二篇则是他带领团队完成的“去雾”论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”，这也是亚洲第一篇获得CVPR最佳论文奖的论文。
第三篇则是“Deep Residual Learning for Image Recognition”，这篇是与何恺明等团队成员携手创造出的残差网络ResNet，是孙剑最为人所熟知的工作，也是孙剑所有论文中引用量排名第一的。在2015年提出之后，ResNet拿下了ImageNet冠军，并获得了CVPR 2016最佳论文奖。
ResNet是世界上第一个超过百层的深度神经网络，也是深度学习领域最重要的研究之一。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大地消除了深度过大的神经网络训练困难问题。正是由于ResNet，神经网络的深度首次突破百层、最大的神经网络甚至超过了1000层。

在今年，获得CVPR最佳论文奖的是苏黎世联邦理工学院、华盛顿大学、佐治亚理工学院、捷克理工大学合作的《Learning to Solve Hard Minimal Problems》。这篇论文提出了一种在RANSAC框架下求解困难几何优化问题的方法。原来的几何优化问题放宽会产生具有许多伪解的最小问题，而这篇论文提出的方法避免了计算大量的伪解。

来自卡内基梅隆大学团队的《Dual-Shutter Optical Vibration Sensing》获得最佳论文荣誉提名。

来自同济大学、阿里巴巴合作的《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation》获得最佳学生论文，可以注意到这篇论文全部由华人作者合作完成。哈佛大学、谷歌研究院合作的《Ref-NeRF: Structured View-Dependent Appearance for Neural Radiance Fields》则获最佳学生论文荣誉提名。