CVPR公布2020年中选论文榜单 中国AI企业战绩斐然

近日，本刊宣布接受2020篇论文。在6，656份有效意见书中，共收到1，470份文件，接受率约为22%。近年来，CVPR的有效贡献数量开始呈指数级增长。这个数字从2018年的3300人跃升至2020年的6656人。在提交数量高速增长的背后，是近年来研究人员的数量及其能量投入的增加。这也意味着人工智能研究领域经过几十年的沉淀，已经进入了以少数人的专业知识从纯理论研究为主创新的实际应用阶段。另一方面，尽管近年来对CVPR的捐助数量急剧增加，但其黄金含量并没有因此而减少。自2018年以来，随着提交数量的迅速增加，接受率持续下降。在过去的三年里，CVPR论文的接受率从2018年的29%下降到2019年的25%，而今年的接受率只有22%。

在论文接受率下降的同时，中国科技企业接受的论文数量也有不同程度的增加，成绩斐然:百度今年选择了19篇论文，比去年的17篇增加了2篇；而JD.com在选题数量上也选择了8篇文章，比去年增加了7篇。它已经证明了以科技实力进入人工智能领域的决心。总共有6篇文章是由快手选出的，一篇是由虎牙选出的。

CVPR，全称IEEE计算机视觉和模式识别国际会议，是计算机视觉领域的三大会议之一，也叫ICCV和ECCV。由于计算机技术的快速发展，计算机视觉领域的研究人员比学术期刊更倾向于向年度学术会议提交论文。从顶尖计算机科学家发起的小型研讨会到每年有近万人参加的*国际会议，CVPR日益繁荣的发展历史是计算机视觉在应用领域开花结果的历史。

事实上，CVPR近年来蓬勃发展的重要原因很大一部分来自中国科技企业的贡献。自从深度学习被学术界普遍认可以来，视野与实践的结合越来越紧密。科技企业需要解决自身产品实际应用中出现的实际问题，以增加应用研究的投入，CVPR已成为科技企业展示研究成果的最佳舞台。然而，中国拥有最大的应用市场，5G技术的领先优势为中国计算机视觉的发展奠定了坚实的基础。在中国的科技企业中，如阿里、腾讯、百度、JD.com和师旷，都是CVPR的常客。从这些技术公司的技术来看，许多技术是当前实际应用领域的领先技术。例如，人脸防伪技术在当今的人脸识别系统中起着至关重要的作用，而深入的监督和学习是解决人脸防伪问题最有效的方法之一。尽管深度监督学习已经取得了很大的成功，但是以前的大多数工作仍然通过增加深度损失来处理问题，忽略了详细的细粒度信息以及面部深度和移动信息之间的交互。在“基于深度空间梯度和时间序列深度学习的人脸防伪”中，JDBC设计了一种新的方法来抵抗来自多帧图像的攻击，并提出了一种新的“对比度深度”损失以实现更精确的深度监控。这项技术的引入也标志着京东在人脸安全领域的领先成就。

未来，随着计算机视觉的广泛应用，人工智能技术将成为科技企业之间竞争的焦点。可以预见，大量的潜在需求和广阔的市场空间将催生更多的人工智能企业。第一个占领技术高地的肯定是未来同时掌握人工智能理论创新和人工智能应用落地的科技龙头企业。中国未来的科技龙头企业可能已经在CVPR的光辉名单中划出了历史的秘密代码。