CVPR 2018 有什么值得关注的亮点？
CVPR 2018（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是计算机视觉领域的重要会议之一，每年都会涌现出许多前沿的研究成果和技术亮点。2018年的会议同样精彩纷呈，以下是一些值得关注的亮点，我会尽量详细地讲述：
1. Transformer在计算机视觉领域的初步探索与成功：
核心突破： 尽管Transformer在自然语言处理领域早已大放异彩（如Google的BERT），但CVPR 2018标志着其在计算机视觉领域初步探索并取得成功的开端。
代表性工作： 最具代表性的便是非局部神经网络（Nonlocal Neural Networks）。它提出了一种通用的构建块，可以捕显捕获长距离依赖关系，这对于理解图像中的全局上下文至关重要。与CNN依赖于局部感受野不同，非局部模块可以计算图像中任何两个位置之间的响应，从而捕捉更远距离的语义关联。
技术细节： 非局部模块的核心思想是通过计算一个位置的响应与图像中所有其他位置的响应之间的加权和来实现。这个加权和的计算方式可以有很多种，论文中提出了几种不同的实现方式，例如Gaussian、Embedded和Dot Product等。关键在于，这种机制能够模拟人眼在观察图像时，不仅仅关注局部像素，还会顾及全局的物体、场景等信息。
影响： 非局部神经网络在视频处理（如行为识别）、图像识别等任务上都取得了显著的性能提升，证明了Transformer思想在视觉任务上的潜力。这为后续如Vision Transformer (ViT) 等开创性工作奠定了基础。
2. 生成对抗网络（GANs）的持续进步与多样化应用：
质量与可控性提升： CVPR 2018 上，GANs 在生成图像的真实感、分辨率和可控性方面都有显著提升。
代表性工作：
StyleGAN系列的前身探索： 虽然StyleGAN的真正爆发在之后几年，但2018年已有一些工作在探索样式控制（Style Control）和生成网络的解耦（Disentanglement）。例如，一些研究开始关注如何独立地控制生成图像的风格（如纹理、颜色）和内容（如物体形状）。
高分辨率图像生成： 在生成高分辨率图像方面，研究人员不断改进GANs的架构，例如使用更深的生成器、更精细的层级控制以及更有效的对抗训练策略，以避免训练不稳定性。
特定领域的GANs应用： 除了通用的图像生成，GANs在图像修复、图像风格迁移、超分辨率等领域的应用也更加深入和成熟。
核心思想： GANs的核心是生成器和判别器之间的博弈。在CVPR 2018期间，研究人员在如何设计更强大的生成器和判别器，以及如何优化这种博弈过程上进行了大量探索。
3. 三维视觉（3D Vision）的飞速发展：
从2D到3D的跃迁： 随着传感器技术（如深度相机）和计算能力的提升，三维视觉的研究愈发受到重视。CVPR 2018 上涌现了大量关于3D重建、3D理解和3D生成的论文。
代表性工作：
基于深度学习的3D重建： 许多工作开始利用深度学习模型来直接从图像或视频中重建三维模型，而不是依赖于传统的几何方法。这包括基于端到端（EndtoEnd）学习的形变模型、场景流估计以及隐式3D表示（如SDF Signed Distance Functions）等。
神经渲染（Neural Rendering）： 这是一种新兴的技术，利用神经网络来学习从3D场景表示中渲染出逼真图像。这对于虚拟现实、增强现实以及内容创作具有重要意义。例如，一些工作开始探索如何使用神经网络来学习光照、材质和相机视角等，从而生成高质量的渲染图像。
3D物体检测与识别： 在自动驾驶、机器人等领域至关重要的3D物体检测和识别也取得了显著进展，研究人员在如何融合多视角信息、处理稀疏点云数据以及提升检测精度等方面进行了深入研究。
核心挑战： 3D数据通常比2D数据更复杂，包含更多的维度和信息。如何有效地表示、处理和学习3D数据是该领域的核心挑战。
4. 自监督学习（SelfSupervised Learning）的崛起：
减少对标注数据的依赖： 随着深度学习模型规模的不断增大，对大量标注数据的需求成为了瓶颈。自监督学习通过利用数据本身的结构和规律来生成监督信号，从而在无需人工标注的情况下进行模型训练，成为一个重要的研究方向。
代表性工作：
对比学习（Contrastive Learning）的早期探索： 虽然对比学习在近几年才大放异彩，但CVPR 2018上的一些工作已经开始探索利用数据增强（如旋转、裁剪、颜色抖动）来生成不同的视图，并训练模型学习区分这些视图的相似性。
上下文预测（Context Prediction）： 例如，一些研究提出将图像分割成若干块，然后训练模型预测这些块的相对位置。通过解决这些“预设任务”，模型可以学习到有用的图像特征。
图像修复、去噪等作为预训练任务： 利用图像的局部信息来预测被遮挡的部分或者恢复受损的像素，也是一种自监督学习的思路。模型通过解决这些任务，可以学习到图像的纹理、结构等信息。
核心理念： 自监督学习的目的是让模型在没有显式标签的情况下，通过理解数据本身的“内在规律”来学习到有用的表征。这大大降低了数据标注的成本，并为在数据稀疏的领域应用深度学习提供了可能。
5. 视频理解的进一步深化：
超越静态图像： 视频不仅包含空间信息，还包含丰富的时间信息。CVPR 2018 的研究在如何有效地捕捉和利用视频中的时间动态方面取得了显著进展。
代表性工作：
时空卷积网络（Spatiotemporal Convolutional Networks）： 在CNN的基础上，引入了时间维度的卷积操作，以同时处理空间和时间特征。
基于注意力机制的时空建模： 利用注意力机制来关注视频中重要的时间和空间区域，从而更有效地学习视频的语义信息，这与Transformer在视觉领域的探索有异曲同工之妙。
视频中的物体跟踪与分割： 在视频中对物体进行准确的跟踪和分割是许多应用的基础，例如视频监控、自动驾驶等。2018年的研究在提升跟踪的鲁棒性、速度和精度方面都有所突破。
视频问答（Video Question Answering）和视频摘要： 这些更高级的视频理解任务也开始受到关注，需要模型能够理解视频内容并进行推理和生成。
核心挑战： 视频数据的计算量巨大，如何高效地处理和建模时空信息是核心挑战。
6. 可解释性（Explainability）和鲁棒性（Robustness）的初步关注：
从“黑箱”到“透明”： 随着深度学习模型的广泛应用，对其决策过程的可解释性以及在面对对抗性攻击时的鲁棒性成为了越来越重要的研究方向。
代表性工作：
可视化技术： 研究人员探索如何可视化卷积神经网络的中间层输出，以理解模型学习到的特征以及对特定输入的响应。
对抗样本的防御与攻击： 一些研究关注如何生成更强的对抗样本来测试模型的鲁棒性，也有一些研究致力于开发更有效的防御机制，例如对抗性训练、梯度掩码等。
模型理解工具： 开发一些工具和方法来分析模型的学习过程，例如找出模型容易出错的原因，或者理解模型为什么会做出某个预测。
核心意义： 提高模型的可解释性和鲁棒性，是实现AI技术在关键领域（如医疗、金融、自动驾驶）安全可靠应用的重要前提。
总结：
CVPR 2018 可以说是计算机视觉领域承前启后的一届会议。它不仅巩固了GANs等成熟技术的发展，更重要的是，为后来几年深度学习在视觉领域的爆发埋下了重要的伏笔，尤其是Transformer在视觉领域的早期探索，以及自监督学习的兴起，都预示着未来的发展方向。同时，三维视觉的深入发展和对模型可解释性、鲁棒性的初步关注，也体现了该领域在不断拓展边界和解决实际问题。
1. Transformer在计算机视觉领域的初步探索与成功：
核心突破： 尽管Transformer在自然语言处理领域早已大放异彩（如Google的BERT），但CVPR 2018标志着其在计算机视觉领域初步探索并取得成功的开端。
代表性工作： 最具代表性的便是非局部神经网络（Nonlocal Neural Networks）。它提出了一种通用的构建块，可以捕显捕获长距离依赖关系，这对于理解图像中的全局上下文至关重要。与CNN依赖于局部感受野不同，非局部模块可以计算图像中任何两个位置之间的响应，从而捕捉更远距离的语义关联。
技术细节： 非局部模块的核心思想是通过计算一个位置的响应与图像中所有其他位置的响应之间的加权和来实现。这个加权和的计算方式可以有很多种，论文中提出了几种不同的实现方式，例如Gaussian、Embedded和Dot Product等。关键在于，这种机制能够模拟人眼在观察图像时，不仅仅关注局部像素，还会顾及全局的物体、场景等信息。
影响： 非局部神经网络在视频处理（如行为识别）、图像识别等任务上都取得了显著的性能提升，证明了Transformer思想在视觉任务上的潜力。这为后续如Vision Transformer (ViT) 等开创性工作奠定了基础。
2. 生成对抗网络（GANs）的持续进步与多样化应用：
质量与可控性提升： CVPR 2018 上，GANs 在生成图像的真实感、分辨率和可控性方面都有显著提升。
代表性工作：
StyleGAN系列的前身探索： 虽然StyleGAN的真正爆发在之后几年，但2018年已有一些工作在探索样式控制（Style Control）和生成网络的解耦（Disentanglement）。例如，一些研究开始关注如何独立地控制生成图像的风格（如纹理、颜色）和内容（如物体形状）。
高分辨率图像生成： 在生成高分辨率图像方面，研究人员不断改进GANs的架构，例如使用更深的生成器、更精细的层级控制以及更有效的对抗训练策略，以避免训练不稳定性。
特定领域的GANs应用： 除了通用的图像生成，GANs在图像修复、图像风格迁移、超分辨率等领域的应用也更加深入和成熟。
核心思想： GANs的核心是生成器和判别器之间的博弈。在CVPR 2018期间，研究人员在如何设计更强大的生成器和判别器，以及如何优化这种博弈过程上进行了大量探索。
3. 三维视觉（3D Vision）的飞速发展：
从2D到3D的跃迁： 随着传感器技术（如深度相机）和计算能力的提升，三维视觉的研究愈发受到重视。CVPR 2018 上涌现了大量关于3D重建、3D理解和3D生成的论文。
代表性工作：
基于深度学习的3D重建： 许多工作开始利用深度学习模型来直接从图像或视频中重建三维模型，而不是依赖于传统的几何方法。这包括基于端到端（EndtoEnd）学习的形变模型、场景流估计以及隐式3D表示（如SDF Signed Distance Functions）等。
神经渲染（Neural Rendering）： 这是一种新兴的技术，利用神经网络来学习从3D场景表示中渲染出逼真图像。这对于虚拟现实、增强现实以及内容创作具有重要意义。例如，一些工作开始探索如何使用神经网络来学习光照、材质和相机视角等，从而生成高质量的渲染图像。
3D物体检测与识别： 在自动驾驶、机器人等领域至关重要的3D物体检测和识别也取得了显著进展，研究人员在如何融合多视角信息、处理稀疏点云数据以及提升检测精度等方面进行了深入研究。
核心挑战： 3D数据通常比2D数据更复杂，包含更多的维度和信息。如何有效地表示、处理和学习3D数据是该领域的核心挑战。
4. 自监督学习（SelfSupervised Learning）的崛起：
减少对标注数据的依赖： 随着深度学习模型规模的不断增大，对大量标注数据的需求成为了瓶颈。自监督学习通过利用数据本身的结构和规律来生成监督信号，从而在无需人工标注的情况下进行模型训练，成为一个重要的研究方向。
代表性工作：
对比学习（Contrastive Learning）的早期探索： 虽然对比学习在近几年才大放异彩，但CVPR 2018上的一些工作已经开始探索利用数据增强（如旋转、裁剪、颜色抖动）来生成不同的视图，并训练模型学习区分这些视图的相似性。
上下文预测（Context Prediction）： 例如，一些研究提出将图像分割成若干块，然后训练模型预测这些块的相对位置。通过解决这些“预设任务”，模型可以学习到有用的图像特征。
图像修复、去噪等作为预训练任务： 利用图像的局部信息来预测被遮挡的部分或者恢复受损的像素，也是一种自监督学习的思路。模型通过解决这些任务，可以学习到图像的纹理、结构等信息。
核心理念： 自监督学习的目的是让模型在没有显式标签的情况下，通过理解数据本身的“内在规律”来学习到有用的表征。这大大降低了数据标注的成本，并为在数据稀疏的领域应用深度学习提供了可能。
5. 视频理解的进一步深化：
超越静态图像： 视频不仅包含空间信息，还包含丰富的时间信息。CVPR 2018 的研究在如何有效地捕捉和利用视频中的时间动态方面取得了显著进展。
代表性工作：
时空卷积网络（Spatiotemporal Convolutional Networks）： 在CNN的基础上，引入了时间维度的卷积操作，以同时处理空间和时间特征。
基于注意力机制的时空建模： 利用注意力机制来关注视频中重要的时间和空间区域，从而更有效地学习视频的语义信息，这与Transformer在视觉领域的探索有异曲同工之妙。
视频中的物体跟踪与分割： 在视频中对物体进行准确的跟踪和分割是许多应用的基础，例如视频监控、自动驾驶等。2018年的研究在提升跟踪的鲁棒性、速度和精度方面都有所突破。
视频问答（Video Question Answering）和视频摘要： 这些更高级的视频理解任务也开始受到关注，需要模型能够理解视频内容并进行推理和生成。
核心挑战： 视频数据的计算量巨大，如何高效地处理和建模时空信息是核心挑战。
6. 可解释性（Explainability）和鲁棒性（Robustness）的初步关注：
从“黑箱”到“透明”： 随着深度学习模型的广泛应用，对其决策过程的可解释性以及在面对对抗性攻击时的鲁棒性成为了越来越重要的研究方向。
代表性工作：
可视化技术： 研究人员探索如何可视化卷积神经网络的中间层输出，以理解模型学习到的特征以及对特定输入的响应。
对抗样本的防御与攻击： 一些研究关注如何生成更强的对抗样本来测试模型的鲁棒性，也有一些研究致力于开发更有效的防御机制，例如对抗性训练、梯度掩码等。
模型理解工具： 开发一些工具和方法来分析模型的学习过程，例如找出模型容易出错的原因，或者理解模型为什么会做出某个预测。
核心意义： 提高模型的可解释性和鲁棒性，是实现AI技术在关键领域（如医疗、金融、自动驾驶）安全可靠应用的重要前提。
总结：
CVPR 2018 可以说是计算机视觉领域承前启后的一届会议。它不仅巩固了GANs等成熟技术的发展，更重要的是，为后来几年深度学习在视觉领域的爆发埋下了重要的伏笔，尤其是Transformer在视觉领域的早期探索，以及自监督学习的兴起，都预示着未来的发展方向。同时，三维视觉的深入发展和对模型可解释性、鲁棒性的初步关注，也体现了该领域在不断拓展边界和解决实际问题。
网友意见
国内学生最喜欢搞这种刷分的研究了。洋爹们把核心框架，数据库，评价标准都给规范好，就拿去刷排名吧，无非是detection，recognition，segmentation里面的东西拿出来用用。这点调调大家都心知肚明：先发个CVPR去其他session逛一圈捞几个idea，然后回去改巴改巴整合一下发个ECCV/ICCV，再去ECCV/ICCV其他session逛一圈捞几个idea，来年再发个CVPR。本质上和赵本山卖拐有区别么？还真当自己是飞机中的战斗机了？打飞机吧。 真不知道把AUC刷高0.1有什么实际意义，想进百度去overfit dataset么。年纪轻轻应该多想想本质创新，加强对问题的理解，解决痛点问题。别天天想着state-of-the-art，尽整些没用的。
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