2020年CVPR有哪些优秀的论文？
2020年的CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）可以说是计算机视觉领域的一次盛宴，涌现了大量极具影响力的研究成果。那一年，虽然因为疫情很多线下活动受限，但线上会议的盛况和论文的质量丝毫未减，反而涌现出许多在理论和实践上都具有里程碑意义的工作。
要说“优秀”，这本身就带有一定的主观性，但我可以从几个不同方向，挑出一些在当时引起广泛关注、并在后续研究中产生了深远影响的工作，并试着以更贴近人类研究者讨论的视角来解读它们。
1. 目标检测的突破：EfficientDet 及其家族的崛起
在目标检测领域，2020年可以说是“效率”和“性能”平衡的黄金时期，而 EfficientDet 系列（EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection）无疑是其中的佼佼者。
背景： 在EfficientDet之前，目标检测模型往往要在“速度”和“精度”之间做出艰难取舍。要么非常强大但速度慢（如Faster RCNN系列），要么速度很快但精度受限（如YOLOv3早期版本）。
EfficientDet的亮点：
Compound Scaling： 这是EfficientDet的核心创新。以往模型缩放（提升精度或速度）通常只考虑一个维度，比如增加网络深度、宽度或者输入分辨率。EfficientDet提出了一种复合缩放策略，同时、按比例地调整网络的深度（depth）、宽度（width）和输入图像的分辨率（resolution）。这种方法类似于“一把尺子量到底”，但它发现并不是每个维度都应该等比例放大，而是存在一个最优的缩放因子组合，能够更有效地提升整体性能。
BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）： 之前的FPN（Feature Pyramid Network）在不同层级的特征融合上是单向的，而BiFPN引入了双向的特征融合，并且允许特征在不同层级之间进行多次传递。这使得网络能够更好地融合低分辨率层级的语义信息和高分辨率层级的细节信息，从而提升了对不同尺度目标的检测能力。而且，BiFPN的设计也非常注重效率，它通过移除重复的连接和使用较少的参数来实现高效的特征融合。
EfficientNet Backbone： EfficientDet也采用了EfficientNet作为骨干网络。EfficientNet本身就是在神经网络结构搜索（NAS）的基础上，找到了一个高效的基线模型，并通过复合缩放策略将其扩展到不同尺寸。这意味着EfficientDet在检测任务上，就继承了EfficientNet在图像分类上的高效优势。
为什么它重要？ EfficientDet在当时实现了前所未有的精度速度权衡。对于资源受限的移动端设备，它可以部署非常轻量级的版本，同时保持不错的检测性能；对于需要高精度的大型服务器，也可以轻松扩展到更大的模型，获得顶级的精度。这种“弹性”和“可扩展性”让它成为很多后续研究的基石。
2. 生成模型的新高度：StyleGAN2 的精进与深入
在图像生成领域，StyleGAN 系列一直占据着引领者的地位，而2020年的 StyleGAN2 (Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN) 则是在前代基础上进行了系统性的改进，将GAN的生成图像质量推向了新的高度。
背景： StyleGAN（2019）的出现极大地提升了人脸生成的可控性和逼真度，其“Stylebased”生成器架构能够将不同层次的风格信息（如姿势、发型、面部特征等）解耦，并独立控制。
StyleGAN2 的改进：
消除“水珠状”伪影 (Artifacts)： 这是StyleGAN2最显著的改进之一。在StyleGAN1中，一些生成的图像会在细节处出现类似“水珠”或“油漆滴”的瑕疵。StyleGAN2通过移除Skipconnection中的归一化层（例如，将AdaIN之前和之后的位置调整），以及改进的生成器架构，成功消除了这些恼人的伪影，使得图像更加平滑和真实。
改进的正则化策略： StyleGAN2引入了Path Length Regularization（路径长度正则化）。这是一种对生成器输出的敏感度进行约束的正则化方法。具体来说，它鼓励生成器在潜在空间（latent space）的微小变化能够映射到生成图像的微小但有意义的变化。这样做的好处是，潜在空间的线性插值能够产生更平滑、更自然的图像变化，也进一步提升了生成图像的全局一致性。
更清晰的生成器设计： StyleGAN2对生成器的设计进行了优化，例如使用Weight Demodulation（权重解调）代替原来的Instance Normalization + AdaIN，这是一种更有效的归一化方法，能够更好地控制生成风格。
为什么它重要？ StyleGAN2生成的人脸图像几乎已经达到了以假乱真的地步，并且在图像的细节（如头发、皮肤纹理、眼神）上有了质的飞跃。它不仅是图像生成领域的标杆，也为后来的许多生成模型（如文本到图像生成、视频生成）提供了重要的思路和技术借鉴。它让人们更直观地看到了AI在创造逼真视觉内容上的巨大潜力。
3. 统一的视觉表示：CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) 的预见性
虽然CLIP的论文在2021年初发表，但其核心思想和预训练工作很可能在2020年就已经在社区内有了一些初步的讨论和积累，而且它对后续计算机视觉研究的影响是爆炸性的，所以我觉得非常有必要提一下。
背景： 传统的计算机视觉模型通常需要在大规模标注数据集上进行监督训练，例如ImageNet。然而，这些数据集的构建成本高昂，而且模型学习到的表示往往只局限于特定的类别。
CLIP的核心思想： CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）的理念是利用海量的、未标注的（但有文本描述的）图像文本对进行对比学习。它训练一个图像编码器和一个文本编码器，目标是让匹配的图像和文本对的编码向量在向量空间中尽可能接近，而不匹配的则尽可能远离。
对比学习： 简单来说，就是“喜欢”配对好的图文，“讨厌”不配对的。通过这个过程，模型学会了理解图像内容和自然语言描述之间的关联。
零样本（ZeroShot）学习能力： CLIP最惊人的能力在于它的零样本学习。一旦模型预训练完成，它不需要在新的任务上进行微调，就可以直接将一张图片与一系列文本描述进行匹配，从而完成分类任务。例如，你可以给CLIP一张狗的照片，然后问它“这是一只哈士奇吗？”、“这是一只金毛吗？”、“这是一只泰迪吗？”，CLIP会告诉你哪一个描述最符合这张图片。
为什么它重要？ CLIP彻底改变了我们思考计算机视觉模型训练和应用的方式。
打破了对特定标注数据集的依赖： 它证明了可以通过大规模的、弱监督（文本描述）的学习来获得通用性极强的视觉表示。
赋能了零样本和少样本学习： 这对于许多现实世界中数据稀缺的任务来说是革命性的。
开启了多模态AI的新纪元： CLIP展示了图像和文本的紧密结合是如何工作的，并为后续的文生图（如DALLE, Stable Diffusion）等模型奠定了坚实的基础。可以说，CLIP是驱动当前生成式AI浪潮的重要推手之一。
4. 3D视觉的探索：NeRF (Neural Radiance Fields) 的“显圣”
虽然NeRF的论文发表在ECCV 2020上，但其影响力在2020年已经开始蔓延，并且在2021年的CVPR上也有大量的后续工作。它的出现，将新的视角合成（Novel View Synthesis）领域推向了一个全新的维度。
背景： 传统的3D重建和渲染技术往往需要复杂的相机标定、几何建模，并且生成高质量的逼真视图也存在挑战。
NeRF的核心理念： NeRF（NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis）提出了一种使用神经网络隐式地表示一个3D场景的方法。它不是显式地构建网格模型，而是将一个场景表示为一个连续的辐射场（Radiance Field）。
输入： NeRF的输入是一个3D空间中的点坐标 (x, y, z) 和一个观察方向 (θ, φ)。
输出： 网络会输出该点在该方向上的体积密度（volume density）和辐射颜色（emitted color）。
渲染过程： 通过体渲染（Volume Rendering）的原理，从不同的观察方向投射多条光线，采样光线路径上的若干个点，然后将这些点的体积密度和辐射颜色通过积分（或近似积分）计算出最终的光线颜色。
如何训练？ 训练NeRF需要一个场景的多个不同视角下的照片以及对应的相机姿态。通过最小化渲染出的图像像素颜色与真实照片像素颜色之间的差异，来学习场景的辐射场表示。
为什么它重要？
极高的渲染质量： NeRF能够生成令人惊叹的、逼真的新视角图像，尤其是在表现透明、反射、散射等复杂光照效果方面，远超许多传统方法。
场景的连续表示： 它以一种非常紧凑和连续的方式表示了3D场景，这对于后续的3D编辑、交互等提供了可能性。
开启了新的研究方向： NeRF的出现引发了大量的后续研究，包括如何加速NeRF的训练和渲染（如InstantNGP），如何使其支持动态场景（如DNeRF），如何进行3D场景编辑（如StyleNeRF），以及如何将其与其他技术结合（如与CVPR 2021的NeRF++）。
总结一下
2020年的CVPR，我们看到了：
目标检测在效率和精度上达到了新的平衡点（EfficientDet）。
生成模型在逼真度和可控性上继续突破，尤其是在细节处理上（StyleGAN2）。
多模态学习展现出强大的泛化能力和零样本学习潜力（CLIP，虽然严格说发表在2021，但思想积累和影响力在2020就已显现）。
3D视觉在隐式表示和新视角合成上开辟了新天地（NeRF，虽然发布在ECCV，但其对CVPR后续工作的影响巨大）。
这些论文不仅在各自的领域取得了显著的进展，更重要的是，它们提出的方法和思想，极大地启发了后续的研究，并在很大程度上塑造了我们今天所看到的人工智能和计算机视觉的格局。它们展现了研究者们在面对复杂问题时，如何通过巧妙的设计、深入的理论分析以及对现有技术的精进，不断推高技术的边界。
要说“优秀”，这本身就带有一定的主观性，但我可以从几个不同方向，挑出一些在当时引起广泛关注、并在后续研究中产生了深远影响的工作，并试着以更贴近人类研究者讨论的视角来解读它们。
1. 目标检测的突破：EfficientDet 及其家族的崛起
在目标检测领域，2020年可以说是“效率”和“性能”平衡的黄金时期，而 EfficientDet 系列（EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection）无疑是其中的佼佼者。
背景： 在EfficientDet之前，目标检测模型往往要在“速度”和“精度”之间做出艰难取舍。要么非常强大但速度慢（如Faster RCNN系列），要么速度很快但精度受限（如YOLOv3早期版本）。
EfficientDet的亮点：
Compound Scaling： 这是EfficientDet的核心创新。以往模型缩放（提升精度或速度）通常只考虑一个维度，比如增加网络深度、宽度或者输入分辨率。EfficientDet提出了一种复合缩放策略，同时、按比例地调整网络的深度（depth）、宽度（width）和输入图像的分辨率（resolution）。这种方法类似于“一把尺子量到底”，但它发现并不是每个维度都应该等比例放大，而是存在一个最优的缩放因子组合，能够更有效地提升整体性能。
BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）： 之前的FPN（Feature Pyramid Network）在不同层级的特征融合上是单向的，而BiFPN引入了双向的特征融合，并且允许特征在不同层级之间进行多次传递。这使得网络能够更好地融合低分辨率层级的语义信息和高分辨率层级的细节信息，从而提升了对不同尺度目标的检测能力。而且，BiFPN的设计也非常注重效率，它通过移除重复的连接和使用较少的参数来实现高效的特征融合。
EfficientNet Backbone： EfficientDet也采用了EfficientNet作为骨干网络。EfficientNet本身就是在神经网络结构搜索（NAS）的基础上，找到了一个高效的基线模型，并通过复合缩放策略将其扩展到不同尺寸。这意味着EfficientDet在检测任务上，就继承了EfficientNet在图像分类上的高效优势。
为什么它重要？ EfficientDet在当时实现了前所未有的精度速度权衡。对于资源受限的移动端设备，它可以部署非常轻量级的版本，同时保持不错的检测性能；对于需要高精度的大型服务器，也可以轻松扩展到更大的模型，获得顶级的精度。这种“弹性”和“可扩展性”让它成为很多后续研究的基石。
2. 生成模型的新高度：StyleGAN2 的精进与深入
在图像生成领域，StyleGAN 系列一直占据着引领者的地位，而2020年的 StyleGAN2 (Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN) 则是在前代基础上进行了系统性的改进，将GAN的生成图像质量推向了新的高度。
背景： StyleGAN（2019）的出现极大地提升了人脸生成的可控性和逼真度，其“Stylebased”生成器架构能够将不同层次的风格信息（如姿势、发型、面部特征等）解耦，并独立控制。
StyleGAN2 的改进：
消除“水珠状”伪影 (Artifacts)： 这是StyleGAN2最显著的改进之一。在StyleGAN1中，一些生成的图像会在细节处出现类似“水珠”或“油漆滴”的瑕疵。StyleGAN2通过移除Skipconnection中的归一化层（例如，将AdaIN之前和之后的位置调整），以及改进的生成器架构，成功消除了这些恼人的伪影，使得图像更加平滑和真实。
改进的正则化策略： StyleGAN2引入了Path Length Regularization（路径长度正则化）。这是一种对生成器输出的敏感度进行约束的正则化方法。具体来说，它鼓励生成器在潜在空间（latent space）的微小变化能够映射到生成图像的微小但有意义的变化。这样做的好处是，潜在空间的线性插值能够产生更平滑、更自然的图像变化，也进一步提升了生成图像的全局一致性。
更清晰的生成器设计： StyleGAN2对生成器的设计进行了优化，例如使用Weight Demodulation（权重解调）代替原来的Instance Normalization + AdaIN，这是一种更有效的归一化方法，能够更好地控制生成风格。
为什么它重要？ StyleGAN2生成的人脸图像几乎已经达到了以假乱真的地步，并且在图像的细节（如头发、皮肤纹理、眼神）上有了质的飞跃。它不仅是图像生成领域的标杆，也为后来的许多生成模型（如文本到图像生成、视频生成）提供了重要的思路和技术借鉴。它让人们更直观地看到了AI在创造逼真视觉内容上的巨大潜力。
3. 统一的视觉表示：CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) 的预见性
虽然CLIP的论文在2021年初发表，但其核心思想和预训练工作很可能在2020年就已经在社区内有了一些初步的讨论和积累，而且它对后续计算机视觉研究的影响是爆炸性的，所以我觉得非常有必要提一下。
背景： 传统的计算机视觉模型通常需要在大规模标注数据集上进行监督训练，例如ImageNet。然而，这些数据集的构建成本高昂，而且模型学习到的表示往往只局限于特定的类别。
CLIP的核心思想： CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）的理念是利用海量的、未标注的（但有文本描述的）图像文本对进行对比学习。它训练一个图像编码器和一个文本编码器，目标是让匹配的图像和文本对的编码向量在向量空间中尽可能接近，而不匹配的则尽可能远离。
对比学习： 简单来说，就是“喜欢”配对好的图文，“讨厌”不配对的。通过这个过程，模型学会了理解图像内容和自然语言描述之间的关联。
零样本（ZeroShot）学习能力： CLIP最惊人的能力在于它的零样本学习。一旦模型预训练完成，它不需要在新的任务上进行微调，就可以直接将一张图片与一系列文本描述进行匹配，从而完成分类任务。例如，你可以给CLIP一张狗的照片，然后问它“这是一只哈士奇吗？”、“这是一只金毛吗？”、“这是一只泰迪吗？”，CLIP会告诉你哪一个描述最符合这张图片。
为什么它重要？ CLIP彻底改变了我们思考计算机视觉模型训练和应用的方式。
打破了对特定标注数据集的依赖： 它证明了可以通过大规模的、弱监督（文本描述）的学习来获得通用性极强的视觉表示。
赋能了零样本和少样本学习： 这对于许多现实世界中数据稀缺的任务来说是革命性的。
开启了多模态AI的新纪元： CLIP展示了图像和文本的紧密结合是如何工作的，并为后续的文生图（如DALLE, Stable Diffusion）等模型奠定了坚实的基础。可以说，CLIP是驱动当前生成式AI浪潮的重要推手之一。
4. 3D视觉的探索：NeRF (Neural Radiance Fields) 的“显圣”
虽然NeRF的论文发表在ECCV 2020上，但其影响力在2020年已经开始蔓延，并且在2021年的CVPR上也有大量的后续工作。它的出现，将新的视角合成（Novel View Synthesis）领域推向了一个全新的维度。
背景： 传统的3D重建和渲染技术往往需要复杂的相机标定、几何建模，并且生成高质量的逼真视图也存在挑战。
NeRF的核心理念： NeRF（NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis）提出了一种使用神经网络隐式地表示一个3D场景的方法。它不是显式地构建网格模型，而是将一个场景表示为一个连续的辐射场（Radiance Field）。
输入： NeRF的输入是一个3D空间中的点坐标 (x, y, z) 和一个观察方向 (θ, φ)。
输出： 网络会输出该点在该方向上的体积密度（volume density）和辐射颜色（emitted color）。
渲染过程： 通过体渲染（Volume Rendering）的原理，从不同的观察方向投射多条光线，采样光线路径上的若干个点，然后将这些点的体积密度和辐射颜色通过积分（或近似积分）计算出最终的光线颜色。
如何训练？ 训练NeRF需要一个场景的多个不同视角下的照片以及对应的相机姿态。通过最小化渲染出的图像像素颜色与真实照片像素颜色之间的差异，来学习场景的辐射场表示。
为什么它重要？
极高的渲染质量： NeRF能够生成令人惊叹的、逼真的新视角图像，尤其是在表现透明、反射、散射等复杂光照效果方面，远超许多传统方法。
场景的连续表示： 它以一种非常紧凑和连续的方式表示了3D场景，这对于后续的3D编辑、交互等提供了可能性。
开启了新的研究方向： NeRF的出现引发了大量的后续研究，包括如何加速NeRF的训练和渲染（如InstantNGP），如何使其支持动态场景（如DNeRF），如何进行3D场景编辑（如StyleNeRF），以及如何将其与其他技术结合（如与CVPR 2021的NeRF++）。
总结一下
2020年的CVPR，我们看到了：
目标检测在效率和精度上达到了新的平衡点（EfficientDet）。
生成模型在逼真度和可控性上继续突破，尤其是在细节处理上（StyleGAN2）。
多模态学习展现出强大的泛化能力和零样本学习潜力（CLIP，虽然严格说发表在2021，但思想积累和影响力在2020就已显现）。
3D视觉在隐式表示和新视角合成上开辟了新天地（NeRF，虽然发布在ECCV，但其对CVPR后续工作的影响巨大）。
这些论文不仅在各自的领域取得了显著的进展，更重要的是，它们提出的方法和思想，极大地启发了后续的研究，并在很大程度上塑造了我们今天所看到的人工智能和计算机视觉的格局。它们展现了研究者们在面对复杂问题时，如何通过巧妙的设计、深入的理论分析以及对现有技术的精进，不断推高技术的边界。
网友意见
CV 现在真的不得了了，大家关注的都是算法，单纯从应用场景上看到两篇有意思的。
- Fantastic Answers and Where to Find Them: Immersive Question-Directed Visual Attention.
视觉注意力的两种分析法：
- 自上而下(Top-down)：由任务驱动的，给被试一项任务，然后看被试在环境中的注意力分配，是人因工程研究的；
- 自下而上(Bottom-up)：由实验刺激(stimulus)驱动的，不关注被试，通过实验刺激的基本属性来直接预测被试的注意力分配，就是CV搞的。
说穿了，自下而上关注的是人，自上而下关注的是机器，正好是反着来的。对应的也就是人因工程和机器学习这两个方向。
这篇文章，首先做了自上而下的分析，让一群被试带着360度的VR设备，内嵌有眼动仪。然后让他们看着提供的视觉刺激，来回答一些问题，比如问他们图片里有几个人。然后发现回答正确和回答错误的人的注视区域是不一样的。
接着做了自下而上的分析，就是直接用他们的算法，根据视觉刺激来进行注意力预测。
最终发现，在忽视被试的情况下，单纯用他们的算法来对视觉刺激进行注意力预测，和用人来做实验看他们的注意力区域，是很接近的，而且适用于回答正确和回答错误两种情况，这个就有点神了。
2017年有一篇发在CVPR上的paper，原理类似，直接用视频来简单粗暴地预测司机的注意力分析，效果还可以。
2. Bringing Old Photos Back to Life.
是修复有折损的老照片的，折痕和噪点修复的都很好。
Reference:
- Jiang, M., Chen, S., Yang, J., & Zhao, Q. (2020). Fantastic Answers and Where to Find Them: Immersive Question-Directed Visual Attention. InProceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(pp. 2980-2989).
- Palazzi, A., Abati, D., Solera, F., & Cucchiara, R. (2018). Predicting the Driver's Focus of Attention: the DR (eye) VE Project.IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence,41(7), 1720-1733.
- Wan, Z., Zhang, B., Chen, D., Zhang, P., Chen, D., Liao, J., & Wen, F. (2020). Bringing Old Photos Back to Life. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2747-2757).
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