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同济大学与阿里巴巴荣获中国首个CVPR最佳学生论文奖，时隔二十余年再创佳绩
发布时间：2022年06月24日 11:30:27 阿里巴巴 人已围观
简介全球人工智能领域的重要大会CVPR近日宣布，将2022年“最佳学生论文”奖授予同济大学研二学生陈涵晟及其团队。这一荣誉标志着中国高校学生在国际学术界的首次获奖，反映了中国在人...
全球人工智能领域备受瞩目的会议CVPR近日宣布，同济大学研究生陈涵晟等人荣获2022年“最佳学生论文”奖。这是二十多年来中国高校学生首次获得此项荣誉。该论文是陈涵晟在阿里达摩院实习时的研究成果，结合了传统几何推理与深度学习，提出了一种新方法来计算3D物体的位姿，能够从单幅图像中推算出物体在真实环境中的位置与朝向，未来有望推动自动驾驶与机器人等技术的发展。
CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）为人工智能领域的顶尖学术会议。今年上传了8161篇论文，其中2064篇被筛选录取，仅评选出最佳论文与最佳学生论文各一篇。CVPR的最佳论文和最佳学生论文通常被视为AI技术的风向标，曾催生了ResNet等一系列重要成果。
CVPR自2001年设立最佳学生论文奖，今年首次将此奖授予中国高校的学生。获奖论文《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation 》的作者包括同济大学汽车学院与阿里巴巴达摩院的陈涵晟、王丕超、王帆、田炜、熊璐与李昊。
获奖证书
这篇论文研究了3D视觉领域的经典课题，即通过单张图像推导3D物体在真实世界中的位姿（包括位置和朝向）。这一技术具有广泛的应用前景，对于自动驾驶、机器人等行业尤为重要。例如，在自动驾驶应用中，车辆只有在准确计算周围车辆的位姿后，才能判断其行为，比如加速、刹车或是变道，从而避免事故的发生。
3D物体位姿计算示意图
通过单张图像进行3D物体定位是一项极具挑战性的任务。通常有两种解决方式：一种是基于几何推理的方法，例如PnP算法，它具有良好的可解释性和泛化能力，但需要事先知道物体的尺寸和形状，因此存在一定局限性；另一种是深度学习算法，能够预测3D物体的坐标和角度，但在小规模数据集上容易出现过拟合现象。
获奖论文中提出的新方法EPro-PnP具有创新性地将概率分布引入其中，巧妙地将几何推理与深度学习两者整合，形成一个端到端的使用模型，能够迅速估算出3D物体的位姿。实验证明这一新模型具有很强的通用性和高效的定位准确度，且无须事先了解物体的几何形状；更重要的是，它简洁高效且具备良好的可解释性，未来或将应用于自动驾驶、机器人、无人机、增强现实等多种需要通过视觉估算物体位姿的场景中。
EPro-PnP方法示意图