CVPR大会现场纪念孙剑博士，最佳学生论文授予同济阿里，李飞飞获黄煦涛纪念奖...

鱼羊 发自 凹非寺
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昨夜，CVPR 2022召开开幕式，公布最佳论文等论文奖项。

现场，大会特别纪念了孙剑博士。

孙剑博士于6月14日凌晨不幸离世，令业内同仁震惊、哀痛。

此前，他曾两度获得CVPR最佳论文奖：

2009年，他带领团队完成的“去雾”论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior获得了亚洲第一个CVPR最佳论文奖。

2016年，他带领何恺明等人实现的ResNet拿下这一奖项。

昨日，他最早的合作伙伴、香港中文大学教授贾佳亚发表悼文：

他的离去，不仅是整个学术界以及华人人工智能领域的重大损失，对我而言，更是失去了一个有着共同理想和目标、相互支持、志同道合的兄弟。正所谓：“夜来携手梦同游，晨起盈巾泪莫收。”

开幕式其他信息

本届CVPR最终共接收2064篇论文，接收率为25.3%。

最佳论文

其中，最佳论文颁给Learning to Solve Hard Minimal Problems。

该论文来自苏黎世联邦理工学院、华盛顿大学、佐治亚理工学院、捷克理工大学等研究机构。

研究人员提出了一种在RANSAC框架下解决困难几何优化问题的方法。

最佳论文提名

获得最佳论文提名的是Dual-Shutter Optical Vibration Sensing。

研究团队来自CMU。

本文提出了一种用于感知高速振动的新方法，可以用额定功率仅为130Hz的传感器同时对多个场景源进行观测。

最佳学生论文

最佳学生论文颁给EPro-PnP：Generalized End to End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation。

论文作者来自同济大学和阿里巴巴。

通过PnP（Perspective-n-Points）从单一的RGB图像中定位3D物体是CV领域一个长期存在的问题。在本文中，研究人员提出了Pro-PnP，一个用于端到端姿态估计的概率PnP层，它在SE流形上输出姿态分布，本质上是将分类Softmax带到连续域。

研究人员认为，其基本原理统一了现有的方法。

最佳学生论文提名

获得最佳学生论文提名的是Ref-NeRF：Structured View-Dependent Appearance for Neural Radiance Fields。

作者来自哈佛大学和谷歌研究院。

论文通过引入Ref-NeRF方法，来解决NERF技术不能准确再现带有光泽的物体表面这一局限性。研究人员指出，该方法加上法向量正则器，大大改善了2D变3D时镜面反射的真实性和准确性。

除此之外，斯坦福大学教授李飞飞获得了Thomas Huang纪念奖。

Thomas Huang纪念奖从2021年开始颁发，是为纪念计算机视觉领域先驱学者黄煦涛而设立。