全球计算机视觉顶级会议 IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 即将于6月在美国长滩召开。本届大会总共录取来自全球论文1299篇。中国团队表现不俗，此次，腾讯公司有超过58篇论文被本届CVPR大会接收，其中腾讯优图实验室25篇、腾讯AI Lab 33篇，相比过去两年成绩大幅提升。

作为计算机视觉领域里的顶级会议，CVPR 2019录取论文代表了计算机视觉领域在2019年最新的科技水平以及未来发展潮流。CVPR官网显示，今年有超过5165篇的大会论文投稿，最终录取1299篇。这些录取的最新科研成果，涵盖了计算机视觉领域各项前沿工作。2019年腾讯公司有超过58篇论文被本届CVPR大会接收，而2018年总计被收录31篇，2017年被收录18篇。2019年的录取数量相比前两年都有大幅提高，成绩斐然。

腾讯此次被收录的论文涵盖深度学习优化原理、视觉对抗学习、人脸建模与识别、视频深度理解、行人重识别、人脸检测等热门及前沿领域。展示了腾讯在计算机视觉领域强大的人才储备、科研底蕴和创新能力。这些新颖的计算机视觉算法不仅有着丰富的应用场景，使得更多的计算机视觉算法能应用于日常生活之中，还为后续研究提供了可贵的经验和方向。

以下介绍部分腾讯优图入选CVPR 2019的论文：

Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning （软多标签学习的无监督行人重识别）

相对于有监督行人重识别（RE-ID）方法，无监督RE-ID因其更佳的可扩展性受到越来越多的研究关注，然而在非交叠的多相机视图下，标签对（pairwise label）的缺失导致学习鉴别性的信息仍然是非常具有挑战性的工作。为了克服这个问题，我们提出了一个用于无监督RE-ID的软多标签学习深度模型。该想法通过将未标注的人与辅助域里的一组已知参考者进行比较，为未标注者标记软标签（类似实值标签的似然向量）。基于视觉特征以及未标注目标对的软性标签的相似度一致性，我们提出了软多标签引导的hard negative mining方法去学习一种区分性嵌入表示（discriminative embedding）。由于大多数目标对来自交叉视角，我们提出了交叉视角下的软性多标签一致性学习方法，以保证不同视角下标签的一致性。为实现高效的软标签学习，引入了参考代理学习(reference agent learning)。我们的方法在Market-1501和DukeMTMC-reID上进行了评估，显著优于当前最好的无监督RE-ID方法。

Visual Tracking via Adaptive Spatially-Regularized Correlation Filters（基于自适应空间加权相关滤波的视觉跟踪研究）

本文提出自适应空间约束相关滤波算法来同时优化滤波器权重及空间约束矩阵。首先，本文所提出的自适应空间约束机制可以高效地学习得到一个空间权重以适应目标外观变化，因此可以得到更加鲁棒的目标跟踪结果。其次，本文提出的算法可以通过交替迭代算法来高效进行求解，基于此，每个子问题都可以得到闭合的解形式。再次，本文所提出的跟踪器使用两种相关滤波模型来分别估计目标的位置及尺度，可以在得到较高定位精度的同时有效减少计算量。大量的在综合数据集上的实验结果证明了本文所提出的算法可以与现有的先进算法取得相当的跟踪结果，并且达到了实时的跟踪速度。

Adversarial Attacks Beyond the Image Space（超越图像空间的对抗攻击）

生成对抗实例是理解深度神经网络工作机理的重要途径。大多数现有的方法都会在图像空间中产生扰动，即独立修改图像中的每个像素。在本文中，我们更为关注与三维物理性质（如旋转和平移、照明条件等）有意义的变化相对应的对抗性示例子集。可以说，这些对抗方法提出了一个更值得关注的问题，因为他们证明简单地干扰现实世界中的三维物体和场景也有可能导致神经网络错分实例。

在分类和视觉问答问题的任务中，我们在接收2D输入的神经网络前边增加一个渲染模块来拓展现有的神经网络。我们的方法的流程是：先将3D场景（物理空间）渲染成2D图片（图片空间），然后经过神经网络把他们映射到一个预测值（输出空间）。这种对抗性干扰方法可以超越图像空间。在三维物理世界中有明确的意义。虽然图像空间的对抗攻击可以根据像素反照率的变化来解释，但是我们证实它们不能在物理空间给出很好的解释，这样通常会具有非局部效应。但是在物理空间的攻击是有可能超过图像空间的攻击的，虽然这个比图像空间的攻击更难，体现在物理世界的攻击有更低的成功率和需要更大的干扰。

Learning Context Graph for Person Search（基于上下文图网络的行人检索模型）

本文由腾讯优图实验室与上海交通大学主导完成。

近年来，深度神经网络在行人检索任务中取得了较大的成功。但是这些方法往往只基于单人的外观信息，其在处理跨摄像头下行人外观出现姿态变化、光照变化、遮挡等情况时仍然比较困难。本文提出了一种新的基于上下文信息的行人检索模型。所提出的模型将场景中同时出现的其他行人作为上下文信息，并使用卷积图模型建模这些上下文信息对目标行人的影响。我们在两个著名的行人检索数据集CUHK-SYSU和PRW的两个评测维度上刷新了当时的世界纪录，取得了top1的行人检索结果。

Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation（基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强）

随着智能手机的普及，照片分享成为网络中非常流行的社交方式。然而，受外部光照条件影响（如背光、低光照等）及用户拍照技术所限，实际中拍摄得到的照片通常会出现欠曝光现象。由于欠曝光图像通常能见度较差、颜色暗淡且视觉上不友好，因而难以有效传达用户期望且应用场景有限。为改善此类图像质量，欠曝光图像增强应运而生。然而，该问题由于同时涉及对图像多种外观因素（如亮度，对比度，饱和度等）的编辑，且并没有统一客观的优化目标而异常具有挑战性。现有方法通常无法生成视觉上令人愉悦的结果。

本文介绍了一种新型端到端深度神经网络，用于增强曝光不足的照片。不同于现有方法直接学习图像到图像的映射，我们引入图像光照作为中间变量，将输入图像与预期增强结果相关联，以增强网络从专家修饰的输入/输出图像对中学习复杂摄影调整的能力。基于该思想，我们制定了一个集光照约束和先验于一体的损失函数，同时构建了一个包含3000张曝光不足图像对的新数据集，并在该数据集上训练网络，赋予其对于不同照明条件欠曝光图像的修复能力。通过这些方式，我们的网络能够快速恢复出具有清晰细节，鲜明对比度和自然色彩的增强结果。我们在基准数据集MIT-Adobe FiveK和我们的新数据集进行了大量实验和测试，结果表明我们的网络可以更有效地处理困难图像，且生成的结果更被用户青睐。

Homomorphic Latent Space Interpolation for Unpaired Image-to-image Translation（基于同态隐空间插值的不成对图片到图片转换）

生成对抗网络在不成对的图像到图像转换中取得了巨大成功。循环一致性允许对没有配对数据的两个不同域之间的关系建模。在本文中，我们提出了一个替代框架，作为潜在空间插值的扩展，在图像转换中考虑两个域之间的中间部分。该框架基于以下事实：在平坦且光滑的潜在空间中，存在连接两个采样点的多条路径。正确选择插值的路径允许更改某些图像属性，而这对于在两个域之间生成中间图像是非常有用的。我们还表明该框架可以应用于多域和多模态转换。广泛的实验表明该框架对各种任务具有普遍性和适用性。

X2CT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Generative Adversarial Networks（基于生成对抗网络的双平面X光至CT生成系统）

当下CT成像可以提供三维全景视角帮助医生了解病人体内的组织器官的情况，来协助疾病的诊断。但是CT成像与X光成像相比，给病人带来的辐射剂量较大，并且费用成本较高。 传统CT影像的三维重建过程中围绕物体中心旋转采集并使用了大量的X光投影，这在传统的X光机中也是不能实现的。在这篇文章中，我们创新性的提出了一种基于对抗生成网络的方法，只使用两张正交的二维X光图片来重建逼真的三维CT影像。核心的创新点包括增维生成网络，多视角特征融合算法等。我们通过实验与量化分析，展示了该方法在二维X光到三维CT重建上大大优于其他对比方法。通过可视化CT重建结果，我们也可以直观的看到该方法提供的细节更加逼真。在实际应用中, 我们的方法在不改变现有X光成像流程的前提下，可以给医生提供额外的类CT的三维影像，来协助他们更好的诊断。