再破纪录！旷视15篇论文入选ECCV 2020

8月23-28日，全球计算机视觉三大顶会之一，两年一度的ECCV 2020（欧洲计算机视觉国际会议）即将召开。受到疫情影响，今年的ECCV将首次以线上的形式举行。据官方统计，本次大会有效投稿5025篇，其中有1361篇被接收，录用率为27%，较上届31.8%有所下降。其中，Oral论文104篇（占总投稿数2%），Spotlight论文161篇（本届新增，占总投稿数5%），其余为Poster。

虽然论文录用难度较上一届增大，但旷视的表现依旧亮眼，在论文的入选数量与质量上刷新纪录！本届大会，旷视共有 15 篇成果入选，其中包含Oral 论文 2 篇、Spotlight 论文 1 篇，刷新了上届入选 10 篇的纪录。这样的成绩，一方面彰显了中国原创AI技术的领先性，另一方面也反映出旷视在学术与产业前沿技术研究上的实力，从侧面印证了旷视多年来构建的务实、高效的产学研体系所具备的价值：做源自产业的学术研究，解制约当前发展的关键技术、理论瓶颈。

引领前沿学术成果

人工智能是一场跨越学科、跨越国界，关乎全球的科技革命，它发轫于几十年前，又终将超越这个时代。对任何一个企业、城市和国家来说，参与人工智能的探索绝不能“闭门造车”。旷视自诞生之日起，便致力于发力当下，从多个维度长期探索人工智能技术、产品、商业模式和生态系统的高度融合。

在这个过程中旷视全身心地投入到最前沿的人工智能技术研发之中，并始终积极参与计算机视觉技术在全球范围内的学术交流，一方面是为了与世界分享自己的研究成果，另一方面也是为了吸取全球的智慧，将最前沿的学术成果应用到产业领域，切实为社会创造价值，为人类造福。

本届大会中，旷视入选的15篇论文，涵盖：图像检测、图像对齐、姿态估计、激活函数、CNN架构设计、动态网络、NAS、知识蒸馏、点云配准、细粒度图像检索、迁移学习、机器人等众多学术热门领域，并取得突破性进展。

以旷视的Oral论文《Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation》为例，本工作提出了一种新型架构的无监督深度homography图像对齐方法，这种方法能够克服深度视差与移动物体的影响，根据深度特征实现图像对齐。并且研究人员还针对网络，设计了一个全新的triplet损失。图像对齐的方法在各类计算机视觉任务中都能够有效应用，例如我们生活中所熟知的图片拼接、手机图像降噪、视频防抖以及生成基于多次曝光的高动态范围HDR图像等等。

在今年的ECCV 2020入选论文中，类似的技术突破还有很多；在未来，这些领先的学术成果，将成为推动旷视产品与解决方案扎实落地的驱动引擎。

如上为ECCV2020旷视全部入选论文

自研框架助力简单开发

ECCV是计算机视觉领域的国际顶级会议，旷视能不断突破自我，连续多年取得令人瞩目的成绩，便是依托于旷视AI新基建的底座——Brain++人工智能生产力平台。Brain++从底层有力支撑着旷视整体的研究生产工作与核心产品的工程化建设。

其中，旷视天元（MegEngine）深度学习框架是Brain++的核心组成部分。值得一提的是，本届大会收录的部分论文便使用了天元进行开源。

旷视在成立早期就开始自研深度学习框架天元，其设计理念直指从科研成果到产品规模化应用的高效转化。经过6年的不断打磨完善，目前天元已经在旷视投入全研发人员使用，依托天元开发的模型已部署在上百个产品、几十种计算平台上。天元正逐渐成长为一套成熟的工业级深度学习框架。

学术研究需要百家争鸣，产业发展需要开放合作，产、学、研形成良性循环，才能促进AI的健康发展。今年3月天元全面开源，并已在6月底迭代至Beta版本，9月将发布1.0版本。从开源到现在短短五个月时间，天元生态建设取得了喜人的进展——与多家企业在基础模型研发、框架集成方面进行了深度合作，与开发者进行交流与长效互动。目前，天元在推动理论研究、加速AI应用落地、助力企业AI+升级的过程中，正发挥出越来越重要的作用。

做真正WORK的科研

价值创造驱动技术创新。作为行业领先的AI企业，旷视正通过积极参会与学术交流、开源自研深度学习框架、不断追求算法创新等方式，以更主动的姿态深入参与到这场AI全球化浪潮中，为学术研究、技术突破贡献力量。

在持续引领技术进步的同时，旷视也在加速推动AI产业的商业化落地，我们聚焦个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大赛道，为个人用户带来更出色的美学体验与安全保障、让城市空间更有序、并帮助企业实现工业、仓储数字化升级。

在未来，旷视会更加重视基础研究的工程化和实践化，从学术研究出发，依托优质的软硬件整合能力，产出深入行业的落地应用，让技术创新创造价值，做真正work的科研。

责任编辑：张熠