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计算机学院4项研究成果被计算机视觉顶级会议CVPR2020录用

时间: 2020/03/05 09:58:31    点击: 

在近期公布的2020年“计算机视觉与模式识别”国际顶级会议(CVPR 2020)论文录用名单中,计算机辅助设计国家地方工程实验室和人工智能研究中心团队魏小鹏教授、尹宝才教授、张强教授、杨鑫教授的4项研究成果被大会接收。CVPR是计算机学科普遍认可的计算机视觉领域顶级国际会议,被中国计算机学会(CCF)列为A类会议,今年论文录用率为22%左右,今年该会议将在美国西雅图举办。根据当前非常流行的Google Scholar Citation统计,CVPR排在所有学科目录第10位(Nature1位,Science3位,Cell6位),排在电信学科所有期刊和会议的第1位。此项研究成果的取得,标志着学部在计算机视觉与人工智能领域的持续创新与进步。

与学生乔羽、刘宇豪等共同完成的研究成果“Attention-Guided Hierarchical Structure Aggregation for Image Matting”主要致力于解决单张图像中前景物体抠取的问题。抠图工作通常需要借助Photoshop等专业工具和知识,普通用户难以很容易地完成。本工作提出一种全自动的方法来完成抠图,仅需要单张RGB图片作为输入,利用注意力机制作为引导来进行分层次的结构融合,进而得到较为精细的前景结果。本方法不需要额外的辅助信息,大大节省用户时间,整个抠图过程是完全自动的,将为普通消费者提供更为简单易用的图像编辑、网络直播、电影制作等工具。


与学生梅海洋、王洋、刘圆圆等人共同完成的研究成果“Don’t Hit Me! Glass Detection in Real-world Scenes”开辟了计算机视觉领域一个新的研究方向,即检测场景中的玻璃。本论文的研究具有巨大的应用价值,准确识别并分割出场景中的玻璃,不仅能够消除由于玻璃的透明性所导致的对于场景的错误理解,还能够帮助其他的计算机视觉任务(例如深度估计、目标检测和图像反射去除等)提升鲁棒性,因此本论文的方法可以广泛应用于机器人感知与导航、无人机跟踪等,为其智能决策提供有力的保障。

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与学生许可等人共同完成的研究成果“Learning to Restore Low-Light Images via Decomposition-and-Enhancement”解决了带有噪声的低光照图像恢复问题,对于夜间图像的光照处理取得了出色的效果,对于夜间拍照、监控等重要应用都能够提供重要的支持,具有很大的商业应用价值。


与郑州大学团队共同完成的研究成果“Attention Scaling for Crowd Counting”旨在更加准确地对人流量进行评估,提出了密度注意力网络和规模注意力网络来更好地计算人流规模。该工作将为安防、公共事件监控等重大领域得到更加有效地技术支持。

上述研究工作得到国家自然科学基金重点项目“基于视觉和语义的室内场景理解与实时建模”、国家自然科学基金人工智能应急重点项目“基于DNA计算的人工智能新方法”、国家自然科学基金委重大项目“基于大数据的智慧交通基础理论与关键技术”、国家自然科学基金重大研究计划培育项目“面向动态非结构环境的共融机器人自然交互方法研究”、大连市科技创新基金双重项目“基于知识图谱的跨媒体大数据搜索与挖掘”、国家自然科学基金面上项目“高速且复杂光照环境下建筑物内部场景视觉快速重定位方法研究”等的支持。

计算机辅助设计国家地方联合工程实验室,是国家发改委于2015 年批复的国家级实验室。面向新一代人工智能,围绕智能计算、智能感知与理解等人工智能核心问题,深入开展相关基础理论与核心技术及工程应用研究。在生物计算理论、多媒体信息感知与理解、场景感知与建模及其应用等方面,取得了一批有国际影响力的研究成果。相关成果在工业产品设计、新闻播报、智能交通、无人系统、健康管理等领域得到实际应用,获得国家自然科学二等奖1项、国家科技进步二等奖2项、省部级科学技术一等奖13项、二等奖5项,获国际期刊、会议最佳论文奖10项。

大连理工大学人工智能研究中心成立于2017年,是学校唯一专门设立的面向人工智能相关领域的独立科研机构,整合了电信学部计算机、控制、信通、生物医学等相关学科,充分发挥交叉学科优势,针对人工智能的核心理论与方法,设立类脑智能、大数据智能、机器人智能三个研究方向,研究以大数据智能、跨媒体智能、自主智能、人机混合增强智能和群体智能等为代表的新一代人工智能技术。

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