第 31 届计算机视觉和模式识别大会（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR）在 6 月 18 日至 22 日于美国盐湖城召开。据统计，本届大会有超过3309篇大会论文投稿，接收979篇论文。相较于往年，今年大会接收的论文数量有非常大的提升。

CVPR历年论文数量变化

此次 CVPR 2018，Altizure 论文《Very Large-Scale Global SfM by Distributed Motion Averaging》与《Reconstructing Thin Structures of Manifold Surfaces by Integrating Spatial Curves》被大会收录。

创新大规模分布式运动平均的算法，提高空三的效率和鲁棒性

《Very Large-Scale Global SfM by Distributed Motion Averaging》设计了新的大规模分布式运动平均的算法，突破了目前大规模分布式空三算法耗时、占空间且结果容易受到其他干扰物影响的处境。

大规模分布式空三的重要一步，叫做大规模分布式运动平均。通过设计了一个新的大规模分布式运动平均的算法，能够分布式处理大规模空三，提高空三效率和鲁棒性。

- 张润泽《Very Large-Scale Global SfM by Distributed Motion Averaging》

论文 poster

论文 poster 现场展示

结合三维曲线与点云，还原场景中的超细结构

《Reconstructing Thin Structures of Manifold Surfaces by Integrating Spatial Curves》针对细结构三维重建的难题，采用三维曲线和点云结合的方式，将场景中的超细结构进行优质重建。

利用三维曲线还原细结构的表面重建。细结构一直以来是三维重建的难题之一，在这篇工作中，我们通过把三维曲线和点云结合的方式，还原了场景中的超细结构。首先，我们通过初始化-优化-延展的策略去重建了三维曲线，然后我们通过点云和曲线去建立四面体，接着我们针对三维曲线去优化这个四面体，最后从四面体中提取出网格表面。在含有超细结构的数据集中，我们的方法对比传统的点云方法有明显的优势。

- 黎世伟《Reconstructing Thin Structures of Manifold Surfaces by Integrating Spatial Curves》

论文 poster 现场展示

盐湖城 AI 之夜 - CVPR 2018青年学者交流酒会

在主会议的前一天晚上，Face++旷视、珠科创新（Altizure）、叠镜数字科技联合举办了“盐湖城 AI 之夜 - CVPR 2018青年学者交流酒会”。会上，珠科创新创始人之一权龙教授谈到，珠科创新创始团队在计算机视觉和机器学习领域有超过20年的研究与积累，未来，将会投入更多人力与物力来发展计算机视觉与机器学习，以推动计算机视觉的智能化产业应用。

“盐湖城 AI 之夜，CVPR 2018青年学者交流酒会”现场

接下来的一年，珠科创新与旷视科技将着力于打造智慧城市解决方案，利用基于深度学习方法的计算机视觉算法，将人工智能技术应用到三维数字城市。通过海量的数据训练，将三维重建后的城市赋能 AI 图像识别技术，并进行标注示意，让机器之眼能够看懂城市万物。大到城市全景、展馆建筑，小到车辆人流、绿地草木，让所有城市细节尽收眼底，实现智能三维管理城市。

随着计算机视觉的专家学者们的不断研究与突破，未来计算机视觉技术将更好的融入于行业应用与平凡生活中，让我们的城市与生活都更加的便捷化、智能化。

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