AI學(xué)者沈春華全職回國加入浙大，將助力浙大國重實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)視覺研究

曾獲澳大利亞科研終生成就獎(jiǎng)，本月剛剛加盟浙江大學(xué)，他就是沈春華。談到計(jì)算機(jī)視覺的相關(guān)前沿研究，沈春華教授是業(yè)界熟知的領(lǐng)軍人物。

沈春華教授本科和碩士均畢業(yè)于南京大學(xué)，于2005年在阿德萊德大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)視覺博士學(xué)位沈春華教授，曾在NICTA（澳大利亞國家信息通信技術(shù)局）堪培拉研究實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目工作了約6年。2012至2016年，他獲得了澳大利亞研究理事會(huì)的未來學(xué)者人才項(xiàng)目資助ARC Future Fellowship。他于2014-2021年之間擔(dān)任阿德萊德大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系終身教授，其研究興趣是在計(jì)算機(jī)視覺和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。

根據(jù)谷歌學(xué)術(shù)的官方統(tǒng)計(jì)，沈春華教授已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)論文超過150篇，被引次數(shù)多達(dá)33000余次，此外，h指數(shù)92。

在所有發(fā)表論文中，其中包括IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)論文32篇，International Journal of Computer Vision (IJCV)論文16篇，Journal of Machine Learning Research (JMLR)論文1篇，以及ACM Transactions on Graphics (TOG)論文 1篇。

2020年，澳大利亞終身成就者排行榜列出了澳大利亞大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)在八個(gè)主要學(xué)科領(lǐng)域中的五位頂尖研究人員，其依據(jù)是研究人員的科研生產(chǎn)力以及影響力。。

2021年，沈春華教授獲得AI 2000計(jì)算機(jī)視覺全球最具影響力學(xué)者提名。該領(lǐng)域的學(xué)者排名參考過去十年19366位學(xué)者在國際會(huì)議 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)、International Conference on Computer Vision(ICCV)、European Conference on Computer Vision(ECCV) 以及 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI) 發(fā)表的22853篇論文的累計(jì)引用情況。排名前10的學(xué)者當(dāng)選該領(lǐng)域當(dāng)年最具影響力學(xué)者，排名前100內(nèi)的其他學(xué)者獲最具影響力學(xué)者提名。

據(jù)阿德萊德大學(xué)官網(wǎng)顯示，沈春華教授已于今年10月結(jié)束任職

更加值得關(guān)注的是，沈春華教授在其GitHub主頁上，更新了工作單位，表示其已經(jīng)于今年12月加入浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。

FCOS：開發(fā)者們公認(rèn)的代表作

在阿德萊德大學(xué)期間，沈春華教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)的用于多個(gè)實(shí)例級(jí)檢測和識(shí)別任務(wù)的開放源碼工具箱，AdelaiDet，已被研究者們廣泛使用，主要包括FCOS、BlendMask、ABCNet、CondInst、SOLO等。

這些算法中，部分曾經(jīng)用于一些旗艦手機(jī)上，以可幫助優(yōu)化拍照功能，使得照片更加鮮艷，還可幫助相機(jī)更好地實(shí)現(xiàn)特效功能和背景虛幻等功能。

沈春華教授近期影響力最大的論文是《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》，該論文從2019年發(fā)表至今，目前的被引次數(shù)已經(jīng)達(dá)到近1400次。

在該論文中，團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)完全卷積的單階段物體檢測器（FCOS），以每像素預(yù)測的方式解決物體檢測，類似于語義分割。幾乎所有最先進(jìn)的物體檢測器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依賴于預(yù)先定義的錨定框。

相比之下，這篇論文提出的檢測器FCOS是無錨定框的，也無需事先生成目標(biāo)的候選框。通過消除預(yù)定義的錨箱集，F(xiàn)COS完全避免了與錨框有關(guān)的復(fù)雜計(jì)算，如在訓(xùn)練期間計(jì)算重疊。更重要的是，F(xiàn)COS還避免了與錨框有關(guān)的所有超參數(shù)，這些參數(shù)往往對(duì)最終的檢測性能非常敏感。通過唯一的后處理非最大抑制（NMS），采用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在單模型和單規(guī)模測試的AP中達(dá)到了44.7%，超過了以前的單階段檢測器，其優(yōu)點(diǎn)是更簡單。

FCOS與流行的基于錨的階段性檢測器相比更勝一籌，F(xiàn)COS完全避免了所有與錨點(diǎn)相關(guān)的計(jì)算，并以每像素預(yù)測的方式解決物體檢測問題與其他密集預(yù)測任務(wù)類似，如語義分割，F(xiàn)COS也達(dá)到了單階段檢測器中最先進(jìn)的性能。本研究還表明 FCOS可以被用作兩階段檢測器中的RPNs Faster R-CNN，并且在很大程度上超過了其RPN。鑒于其有效性和效率， FCOS有望作為目前主流的基于錨的檢測器的一個(gè)強(qiáng)大而簡單的替代品。

如上圖所示，F(xiàn)COS能很好地處理各種物體，包括擁擠的、遮擋的、高度重疊的、極小的和極大的物體。總之，沈春華教授團(tuán)隊(duì)首次展示了一個(gè)更簡單和靈活的檢測框架，實(shí)現(xiàn)了更高的檢測精度，且該框架可以作為許多其他實(shí)例級(jí)任務(wù)的一個(gè)簡單而強(qiáng)大的替代方案。

助力國重實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)視覺研究，將培養(yǎng)更多相關(guān)研究者

據(jù)浙大計(jì)算機(jī)學(xué)院官網(wǎng)介紹，學(xué)院學(xué)科建設(shè)覆蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)空間安全、設(shè)計(jì)學(xué)4個(gè)國家一級(jí)學(xué)科以及與一級(jí)學(xué)科體量相當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄芙徊鎸W(xué)科。其中，“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”、“軟件工程”雙雙獲評(píng)國家“A＋”學(xué)科并進(jìn)入“雙一流”學(xué)科建設(shè)。據(jù)《基本科學(xué)指標(biāo)》數(shù)據(jù)庫（ESI）2019年11月數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，計(jì)算機(jī)學(xué)科ESI學(xué)科排名世界前1‰，列全球第22位。USNEWS計(jì)算機(jī)學(xué)科排名全球第九?？梢?，浙大計(jì)算機(jī)的學(xué)術(shù)實(shí)力非常優(yōu)厚。

浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，簡稱CAD&CG（紫金港），是絕對(duì)大牛級(jí)別的實(shí)驗(yàn)室，實(shí)驗(yàn)室的學(xué)術(shù)委員包含十名院士，還有一名外籍院士。中國工程院院士潘云鶴教授是實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委員會(huì)的現(xiàn)任主任。

據(jù)官網(wǎng)介紹，實(shí)驗(yàn)室的研究工作主要集中在CAD&CG的基礎(chǔ)理論和算法，以及它們在工業(yè)中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)室的目標(biāo)是站在國際學(xué)術(shù)領(lǐng)域的前沿，爭取獲得原創(chuàng)性的成果。實(shí)驗(yàn)室將建設(shè)成為具有國際影響力的CAD&CG領(lǐng)域的領(lǐng)先研究機(jī)構(gòu)，成為培養(yǎng)青年人才、促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和傳播高新技術(shù)的基地。

該實(shí)驗(yàn)室主要從事計(jì)算機(jī)圖形、計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人機(jī)交互、可視化、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、算法、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用系統(tǒng)等方面的研究。在光照明模型、曲面環(huán)境的輻射度算法、實(shí)時(shí)圖形繪制技術(shù)、三維形狀過渡和數(shù)字幾何信號(hào)處理技術(shù)等方面取得了一系列創(chuàng)新性成果。

過去的幾年里，在計(jì)算機(jī)科學(xué)系、數(shù)學(xué)系和機(jī)械工程系的支持下，實(shí)驗(yàn)室承擔(dān)了一系列國家級(jí)科研項(xiàng)目和國際合作項(xiàng)目，并取得了眾多成果，有些成果還獲得了國家級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)。實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)富有創(chuàng)造性和勤奮性。實(shí)驗(yàn)室與美國、德國、英國和日本等國家的CAD&CG相關(guān)機(jī)構(gòu)有密切聯(lián)系。實(shí)驗(yàn)室被國際期刊《科學(xué)》評(píng)為中國頂級(jí)的國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室之一。

據(jù)實(shí)驗(yàn)室官網(wǎng)消息，實(shí)驗(yàn)室周昆教授主持的“真實(shí)感圖形的實(shí)時(shí)計(jì)算理論與方法”曾獲得2020年國家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)。

重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室有專門的圖形與視覺計(jì)算研究方向，其研究內(nèi)容主要是幾何、材質(zhì)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的獲取、處理和表示的基礎(chǔ)理論與算法，解決復(fù)雜對(duì)象的高效構(gòu)建和逼真呈現(xiàn)等關(guān)鍵問題，研發(fā)高清影視、立體電視、三維游戲創(chuàng)作的軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。重點(diǎn)研究包括幾何計(jì)算與設(shè)計(jì)、真實(shí)感圖形的高效繪制、圖象與三維視覺計(jì)算、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫與游戲。

沈春華教授將在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域繼續(xù)前沿研究，更加值得關(guān)注的是，他也培養(yǎng)了非常多的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的優(yōu)秀博士生，他們都在互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)或科研院所任職。因此，沈春華教授加盟浙大將為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域人才的培養(yǎng)貢獻(xiàn)其獨(dú)特的力量。此外，我們也看到，其Github主頁也已經(jīng)開始招兵買馬。