首次公开！《阿里计算机视觉技术精选》揭秘前沿落地案例

当下计算机视觉技术无疑是AI浪潮中最火热的议题之一。视觉技术的渗透，既可以对传统商业进行改造使之看到新的商业机会，还可以创造全新的商业需求和市场。无论在电商、安防、娱乐，还是在工业、医疗、自动驾驶领域，计算机视觉技术都扮演着越发重要的角色。

元旦假期即将来临，我们精心准备了这本《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选》，收录了顶级会议 CVPR 2018 阿里论文，送给计划在假期“充电”的同学们，也希望能和更多学术界、工业界同仁一起探讨交流。

下载地址：https://yq.aliyun.com/download/3237?utm_content=g_1000033518

在这本干货精选集中，我们收录了多篇具有代表性的 CVPR 2018 论文。比如，拍立淘利用图像搜索和识别技术，帮助用户在移动端通过拍照就能找到相似商品；线下新零售领域，阿里用空间定位、货架商品SKU识别技术推动“人货场”数字化，并做进一步的商业分析；城市大脑项目中，阿里研发了大规模视频高效处理技术，帮助城市交通事故识别、人流轨迹判断、交通数据样本汇总。

哪些核心技术值得一看？

Spotlight论文《基于时间尺度选择的在线行为预测》讨论了视频中行为预测的一个非常重要的问题：怎么去选择一个好的时间维度窗口？论文提出了包含多个子网络的尺度选择网，比如包括时间序列建模的一维卷积子网络、尺度回归子网络以及行为预测子网络。在两个公开数据集上，尺度选择网的实验结果优于其他方法，并且准确率也接近使用Ground Truth尺度的结果。

Spotlight论文《基于语境对比特征和门控多尺度融合的场景分割》致力于场景分割中的两大问题：场景图片中像素形式的多样化（例如：显著或者不显著、前景或者背景）和场景图片中物体大小的多样性。文章针对这两个问题分别提出了语境对比局部特征和门控多尺度融合方法。本文提出的模型在Pascal Context, SUN-RGBD和COCO Stuff 三个场景分割数据集上验证了性能，取得了目前最高的场景分割性能。

对于跨模态检索而言，如何学到合适的特征表达非常关键。Spotlight论文《所见所想所找－基于生成模型的跨模态检索》提出了一种基于生成模型的跨模态检索方法，该方法可以学习跨模态数据的高层次特征相似性，以及目标模态上的局部相似性。本文通过大量的实验证明了所提出的方法可以准确地匹配图像和文本，并且在MSCOCO以及Flickr30K的数据集上都取得了state-of-the-art的效果。

在论文《整体还是局部？应用Localized GAN进行图像内容编辑、半监督训练和解决mode collapse问题》中，作者建立了GAN和半监督机器学习中Laplace-Beltrami算子的联系，在用少量标注样本训练深度学习模型上取得了优异的性能。同时论文还展示了用Localized GAN (LGAN)对给定图像在局部坐标系下进行编辑修改，从而获得具有不同角度、姿态和风格的新图像；以及如何从流型切向量独立性的角度来解释和解决GAN的mode collapse问题。

论文《处理多种退化类型的卷积超分辨率》针对现有基于CNN的单图超分(SISR)算法不能扩展到用单一模型解决多种不同的图像退化类型的问题，提出了一种维度拉伸策略，使得单个卷积超分辨率网络能够将SISR退化过程的两个关键因素（即模糊核和噪声水平）作为网络输入来解决这个问题。实验结果表明提出的卷积超分辨率网络可以快速、有效的处理多种图像退化类型，为SISR实际应用提供了一种高效、可扩展的解决方案。

论文《于尺度空间变换的本征图像分解》将把图像分解为其本征的反射图像和光照图像看作是一个图像到图像的转换问题，并且将输入和输出在尺度空间进行分解。通过将输出图像（反射图像和光照图像）扩展到它们的拉普拉斯金字塔的各个成分，论文提出了一种多通道网络结构，可以在每个通道内并行地学习到一个图像到图像转换函数，这个函数通过一个具有跳过连接的卷积神经网络来表示。在MPI-Sintel数据集和MIT Intrinsic Images数据集上结果表明，新提出的模型在比之前最先进的技术上有了明显的进步。

大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题。在论文《基于直推式无偏嵌入的零样本学习》中，作者提出了一个简单而有效的方法，称为准完全监督学习（QFSL），来缓解此问题。假定标记的源图像和未标记的目标图像都可用于训练。在语义嵌入空间中，被标记的源图像被映射到由源类别指定的若干个嵌入点，并且未标记的目标图像被强制映射到由目标类别指定的其他点。在AwA2，CUB和SUN数据集上进行的实验表明，文章的方法在遵循广义ZSL设置的情况下比现有技术的方法优越。

更为具体的实践信息，大家可以通过此本电子书，进一步了解。

好的视觉技术不仅需要好的方法指引，还需要在实际的场景中形成数据闭环和不断打磨。未来的计算机视觉技术一定是理论探索和数据实践的共同推进。希望这本论文合集能抛砖引玉，给学术界和工业界带来一些输入，共同推进计算机视觉技术的发展。

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