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2021年6月24日，中國，深圳——一年一度的全球計算機視覺頂級會議CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition國際計算機視覺與模式識別會議）落下帷幕，OPPO在六大賽道共十二項賽項中取得一項第一，七項第二，四項第三的優(yōu)異成績，僅次于百度等國內(nèi)第一梯隊的參賽選手，再次展示了強勁的AI創(chuàng)新實力。
本次參加CVPR 2021競賽的團隊來自O(shè)PPO研究院智能感知與交互研究部和OPPO美國研究所，先后在多目標(biāo)行為分析、足球行為分析、長視頻理解、時空行為檢測、跨模態(tài)分析及人機交互識別六大賽道上取得優(yōu)異的成績。他們通過對算法的優(yōu)化、訓(xùn)練，不斷強化OPPO 的AI能力，讓AI更好地為人類服務(wù)。
由OPPO智能感知首席科學(xué)家郭彥東與清華學(xué)者等共同發(fā)表的《View-Guided Point Cloud Completion》論文，被本次CVPR所收錄。該論文通過執(zhí)行有效的跨模態(tài)和跨級別融合框架，為點云補全任務(wù)提出了一套視圖引導(dǎo)的全新解決方案。
郭彥東表示：“非常高興OPPO研究院智能感知與交互研究部繼CVPR 2020的首次亮相后，再度取得佳績。去年我們奪得第一名的‘極端超級分辨率感知’技術(shù)，將模糊的照片‘算’得更清晰，‘手持設(shè)備視覺定位’技術(shù)讓融合定位更精準(zhǔn)。而此次獲獎的多目標(biāo)行為分析、時空行為檢測、基于多張2D圖片的3D人臉重建等技術(shù)，涉及行為識別、時空動作定位、人臉識別等更復(fù)雜、前沿的領(lǐng)域，能夠在智能制造、智能美顏、智能家居、智慧辦公、智慧健康、智慧出行等應(yīng)用場景發(fā)揮重要作用。我們希望通過不斷的努力，讓AI能夠真正地為人所用，為我們帶來更智能更便捷的生活�！�
值得一提的是，OPPO在多目標(biāo)行為分析（Multi-Agent Behavior）賽道中收獲頗豐，其所應(yīng)用的AI算法能基于特征點信息準(zhǔn)確判別、預(yù)測動物及人在復(fù)雜交互內(nèi)容下的行為。OPPO憑借著領(lǐng)先的AI算法能力，從全球240多個頂尖參賽團隊中脫穎而出，獲得子賽項少樣本行為分類任務(wù)（Learning New Behavior）第一，及傳統(tǒng)分類（Classical Classification）與標(biāo)注風(fēng)格遷移任務(wù)（Annotation Style Transfer）賽項的第二與第三名。目前，這項技術(shù)正在OPPO智慧工廠發(fā)揮著保護作用，工人們在這套算法的輔助下，可以避免關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的錯漏錯放，令自身和產(chǎn)線更安全。
多目標(biāo)行為分析賽道
從計算智能到人本智能，OPPO讓AI更“懂”人
秉持著“科技為人 以善天下”的企業(yè)使命，OPPO正在圍繞“以人為本”不斷構(gòu)建自身AI能力。在基于多張2D圖片的3D人臉重建（3D Face Reconstruction From Multiple 2D Images）挑戰(zhàn)賽中，OPPO自研的AI算法所還原的三維人臉模型與真實人臉誤差僅為1mm左右，在主要指標(biāo)成績排名中取得第二名。該算法克服了在實際生活中，特別是動態(tài)視頻拍攝時，因為動作導(dǎo)致的人臉五官點不明晰、表情夸張、甚至圖片數(shù)據(jù)失真等問題，
事實上，OPPO自研的人臉檢測算法已能夠識別635個人臉特征關(guān)鍵點，并實現(xiàn)30次/秒的高速運行。在不久前發(fā)布的OPPO Reno6上，依托于該算法架構(gòu)的AI煥采美妝視頻技術(shù)為用戶輕松打造了動態(tài)的自然美妝效果。這項技術(shù)將推動人像視頻技術(shù)“升維”進化，以3D級的特征點識別、令“上妝”效果更服帖；也將在社交平臺上制作出更豐富更貼合的AR特效，讓用戶在日常生活中享受到技術(shù)帶來的美好瞬間。
基于多張2D圖片的3D人臉重建賽項
讓AI理解我們所處的時間和空間
目前，OPPO的AI能力已發(fā)展到可以識別人在時空環(huán)境中的行為狀態(tài)。在足球行為分析（SoccerNet）賽道中，OPPO取得動作定位（Action Spotting）和回放定位（Replay Grounding）兩個賽項第二名，僅次于百度。這項挑戰(zhàn)需要在一段足球比賽視頻中辨別出十幾種關(guān)鍵動作，包括越位、紅牌這類基礎(chǔ)規(guī)則復(fù)雜，動作幅度小，人類都很難識別的行為。同時AI算法還需要排除攝影機位不同等干擾因素，準(zhǔn)確定位回放片段在原始比賽視頻中發(fā)生的時間點。不久的將來，這項技術(shù)將為體育愛好者們帶來福利，在比賽后AI可以實時整理精彩集錦。在該技術(shù)的幫助下，手機相冊也可以自動制作類似“精彩一周”的視頻集錦，讓用戶可以隨時回顧自己生活中的美好瞬間。
足球行為分析賽道
在跨模態(tài)行為分析（MMact）賽道上，OPPO分別在行為識別（Cross-Modal Action Recognition）與行為定位（Cross-Model Action Temporal Localization）兩個子賽項中取得第二名。OPPO強大的AI算法僅通過視覺信息便可準(zhǔn)確識別一段視頻中人物在特定空間內(nèi)發(fā)生的交談、屈膝、走動等十余種動作。該技術(shù)未來有望廣泛應(yīng)用在家居場景，為家中老人、小孩、寵物帶來更貼心的照料。即使父母不在身邊，AI也可以在寶寶下意識做出危險性動作的時候，及時提醒父母，避免寶寶受到傷害。
此外，OPPO還在時空行為定位（AVA-Kinetics）賽道獲得第三名。AVA數(shù)據(jù)集作為行業(yè)內(nèi)第一個開辟時空行為檢測的數(shù)據(jù)集，使用該數(shù)據(jù)集的定位賽項歷來是人工智能的熱門賽道之一，每年不乏國際頂尖科技公司與院校的知名團隊參與其中。時空行為定位算法不僅可以準(zhǔn)確識別視頻中人們的行為，還可以同步定位其所處的時間段和空間范圍。這也意味著，OPPO的AI技術(shù)不僅能理解你在做什么，還可以在時空中“找到”你。
OPPO正在向更高維度的AI技術(shù)探索
本次CVPR上，OPPO在學(xué)術(shù)界前沿領(lǐng)域長視頻理解（LOVEU, Long-form Video Understanding）挑戰(zhàn)中，獲得兩大賽項第三名。該賽道需要AI在預(yù)先沒有特定分類標(biāo)準(zhǔn)的情況下，自行理解視頻的意義并分割出其邊界的時間段落。因此，對算法的泛化性提出了極大挑戰(zhàn)，AI需要像人一樣思考，理解視頻中人類動作、顏色、物品、乃至光源的變化，并對變化點進行判斷。未來，這項技術(shù)可以廣泛應(yīng)用在視頻領(lǐng)域，作為AI處理視頻的基礎(chǔ)工序，為后續(xù)包括人臉識別、行為識別等AI任務(wù)的選擇和執(zhí)行奠定基礎(chǔ)。
OPPO研究院美國研究所參與了稠密深度估計挑戰(zhàn)賽道，展示了能夠基于2D圖像輸出稠密3D深度信息的技術(shù)，獲得自監(jiān)督學(xué)習(xí)賽項第二名的成績，并獲得“最佳創(chuàng)意獎”。該技術(shù)通過利用深度學(xué)習(xí)模型直接從普通圖像輸出深度信息，未來有可能替代ToF這樣的深度傳感器，帶來體驗更好的室內(nèi)外導(dǎo)航。
