华人科学家一人斩获三篇CVPR论文！曾主持天猫精灵开发，技术成果或将产品化【必威·BETWAY体育】

发布时间：2024-12-14  人浏览

本文摘要：近日美国夏威夷吹了“阿里旋风”。

近日美国夏威夷吹了“阿里旋风”。时隔淘宝的“拍立快活”让外国工程师大呼好用之后，又传到阿里巴巴人工智能实验室共计三篇论文选入 CVPR 2017 的好消息。CVPR被誉为科技界中的“春晚”，是近十年来计算机视觉领域全球最有影响力、内容最全面的顶级学术会议，由全球仅次于的非营利性专业技术学会IEEE（电气和电子工程师协会）主办。

2017谷歌学术指标（Google Scholar）按论文提到亲率名列， CVPR名列计算机视觉领域榜首。据CVPR评委会透露，今年CVPR审查了2620篇文章，最后收录于783篇，录取率为29%。

阿里巴巴人工智能实验室此次选入的三篇论文皆有卓越科学家王刚的深度参予，分别针对深度自学和计算机视觉所牵涉到的上下文仿真、场景拆分、不道德解读等问题明确提出了解决办法。王刚向记者回应，“这三篇论文都来自于深度自学中的应用于场景，未来或将通过人工智能实验室展开落地，例如运用到家庭安全性监测场景中”。王刚于2017年3月重新加入阿里巴巴人工智能实验室，兼任卓越科学家，负责管理机器学习、计算机视觉和自然语言解读的研发工作。

他此前曾是南洋理工大学的终生教授，同时也是人工智能领域最顶尖杂志IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的编委 (Associate Editor)，曾经应邀沦为人工智能顶级学术会议如International Conference on Computer Vision的领域主席，在深度自学算法领域具备很深的研究累积和国际权威。2016年，他还因在深度神经网络设计上的卓越贡献，沦为当年《麻省理工技术评论杂志》票选出有的10名亚洲区35岁以下青年创意奖得主之一。以下是对三篇论文的理解1. Deep Level Sets for Salient Object Detection融合深度网络的水平集方法在显著性目标检测中的应用于概述：如图，a是输出图像，b是对应saliency区域的ground truth，c、d对应用于BCE loss训练的深度网络和用于水平集方法的效果，e对应论文的方法；可以看见e在拆分细节方面和ground truth尤为相似，效果更佳，在细节方面提高显著。

显著性目标检测需要协助计算机找到图片中最更有人留意的区域，有效地的图像拆分和图像的语意属性对显著性目标检测十分最重要。由南洋理工大学和阿里巴巴人工智能实验室合作，联合明确提出了一种融合深度网络的水平集方法，将拆分信息和语意信息展开融合，取得了很好的效果。

水平集方法是处置堵塞运动界面随时间演化过程中几何流形变化的有效地的计算出来工具，后来被中用图像拆分算法当中。深度自学需要很好的建模显著性目标的语意属性，进而展开显著性目标检测，但更加多的语意属性信息造成拆分边界的低层信息不精确。论文精妙的融合了深度网络和水平集方法（Deep Level Sets），同时利用图片低层的边界信息以及高层的语意信息，在显著性目标检测领域取得了state-of-art的效果。2. Global Context-Aware Attention LSTM Networks for 3D Action Recognition将全局上下文注意力机制引进宽短时记忆网络的3D动作辨识概述：如图，3D动作辨识需要协助计算出来及更佳的解读人体动作（最左侧的文字），未来可以作为嵌入式的一种补足。

3D动作辨识需要协助计算机更佳的分析人的动作以及为多样化的嵌入式获取更好的自由选择。一个好的3D动作识别系统必须很好的处置动作在时间（动作必须一定时延）、空间（结构）上的信息。LSTM（宽短时记忆网络）需要很好的建模动态的、相互依赖的时间序列数据（如人的3D动作序列），注意力机制需要更加有效地的获取数据中的结构信息，两边杀掉噪声的阻碍。

由南洋理工大学、北京大学、阿里巴巴人工智能实验室合作，论文融合LSTM和上下文注意力机制，明确提出了一种新的LSTM网络：GCA-LSTM（Global Context-Aware Attention LSTM）；用来建模动作序列中有效地的全局上下文信息（时间信息+空间信息），进而展开3D动作辨识。同时，论文为GCA-LSTM网络明确提出了一种循环注意力机制来递归提高注意力模型的效果。论文方法在3个主流的3D动作辨识数据集上都超过了state-of-art的效果。

3. Episodic CAMN: Contextual Attention-based Memory Networks With Iterative Feedback For Scene Labeling引进递归对系统的上下文注意力机制记忆网络在场景拆分中的应用于概述：如图，这是场景隔开在自动驾驶中的应用于，通过对路面场景展开拆分，可以协助无人车分析那部分区域是可行经区域（如图粉红色部分）。场景拆分具有辽阔的应用于前景，比如自动驾驶汽车通过场景拆分提供可行经区域，比如室内机器人通过场景拆分得知室内物体的产于。场景拆分对待拆分区域周围的区域以及全局信息有较强的倚赖关系，但这种倚赖关系是动态变化的（即使同一区域在有所不同的场景中对周围信息的倚赖是有所不同的），因此动态的得知有所不同区域的倚赖关系以及图像全局上下文特征的用于至关重要。

由南洋理工大学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，阿里巴巴人工智能实验室合作，论文通过一个可自学的注意力机制网络来刻画有所不同区域之间的倚赖关系，并提供包括上下文信息的特征。更进一步，论文通过引进递归对系统的方式对注意力机制网络的输入展开调节，以取得更佳的包括上下文的特征。

上述方法在场景隔开任务中取得了和当前state-of-art算法非常的效果。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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