近期，特斯拉自動駕駛事故被頻頻報道，同時華為“自動駕駛”技術驚艷亮相，被廣大網友認為其已經達到了L4的自動駕駛水平，這使得關于汽車輔助駕駛系統的討論再度熱鬧了起來。其中最關鍵的核心就是有關汽車視覺的感知系統。

事實上，隨著AR+AI時代的到來，AI視覺作為實現工業自動化和智能化的關鍵核心技術，正成為人工智能發展最快的一個分支。當機器可以“看懂這個世界”時，它將如眼睛之于人類的價值一般，不僅會改變我們的出行方式，還將改變我們的娛樂、學習等等與生活有關的一切。

一直以來，亮亮視野都在AR和AI上投入了巨大的精力，在為行業提供支撐企業數字化轉型的硬件和平臺的同時，與中科院自動化所建立聯合實驗室，通過對算法協同、多模態任務、環境測試等多方面進行綜合研究，努力實現AI多模態感知融合。近期，其多項研究成果成功入選計算機視覺世界的頂級會議。

“基于結構信息保持的弱監督目標定位”

入選CVPR2021

Unveiling the Potential of Structure-Preserving for Weakly Supervised Object Localization. CVPR 2021.

CVPR2021是計算機視覺世界三大頂會之一！本次大會收到來自全球共7015篇有效投稿，最終有1663篇突出重圍被錄取，錄用率僅為23.7%。

本論文研究的是弱監督目標定位（WSOL）能力，這是當下仍富有挑戰的計算機視覺任務，雖然現有的工作通過利用空間正則化策略可以明顯提高目標定位精度，但往往忽略了如何從訓練好的分類網絡中提取目標結構信息，使得性能和效率還有大幅提高的空間。

本次研究提出了一種兩階段的方法“結構保持激活（SPA）”，以充分利用WSOL卷積特征中包含的結構信息。在包括CUB-200-2011和ILSVRC在內的兩個公開基準上進行的大量實驗表明，與基準方法相比，本文提出的SPA方法取得了顯著的性能提升。

分析并提醒行進中存在的警示和風險

而這種提升就可以在汽車駕駛時，對感知系統下的更多物體實現更為精準的檢測與判定，降低事故發生率。

“SiamCPN：基于孿生中心預測網絡的視覺跟蹤”

入選CVM 2021

SiamCPN: Visual tracking with the Siamese center-prediction network. CVM 2021.

CVM是亞洲圖形學學會（ASIA Graphics Association）旗下的三大系列會議之一，由清華大學圖形學實驗室于2012年在北京創辦，發展至今，已經在國際上形成較大影響力。此次入選CVM2021的論文也同步入選SCI索引源。

本論文主要針對的是目標跟蹤問題，通過一種anchor-free的孿生網絡SiamCPN，給定初始幀中的參考追蹤對象，可直接預測后續幀中對象的中心點和大小。相比其它先進的孿生網絡算法，該方法GOT-10K、UAV123數據集上取得了更好的結果，推理速度也有1.5-2.0倍的提升。

這一成果可應用于互動游戲之中，可以讓虛擬的場景與現實自然融合，讓虛擬創造的NPC更真實的與玩家互動，從而讓玩家獲得更具沉浸感的增強現實游戲體驗。

讓虛擬NPC始終坐在人物肩膀上

其實不止于這些場景，這兩項科研成果還可以應用于更多領域。目前，亮亮視野正將這些技術帶到工業巡檢領域，從而促進技術快速成熟，更快更好的服務國民用戶的普通生活之中。

例如，“基于結構信息保持的弱監督目標定位”現正應用于電力、制造、能源等領域的生產車間中，通過將技術賦予AVG機器人之中，機器人可以在復雜的環境中實現自主行走、避障等，從而提升機器人搬運、分揀等效率。此外，將該技術植入進AR智能眼鏡中，可以為現場人員提供實景導航、安全提示等，從而提高生產安全性。

而“基于孿生中心預測網絡的視覺跟蹤”技術則可以將數字孿生技術、三維建模技術更好的應用起來，工作人員可更方便的查看設備圖紙、操作設備虛擬三維模型，提高生產、運維、遠程培訓的效率。

AI是進入未來世界的關鍵，是成就改變世界夢想的鑰匙。截至目前，亮亮視野已經有數篇AI科研成果登陸世界頂級會議，并將這些技術產業化，為不同行業帶去智能化的解決方案。未來，亮亮會繼續加大AI領域的研究工作，通過人工智能與增強現實技術，以第一視角交互讓人與人、人與機器、人與數據的溝通變得更自然高效。

原文標題：AI視覺研究持續亮劍 亮亮視野成果入選世界頂級會議

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責任編輯：haq