一篇論文,一篇論文候選,共計54篇論文被接收,商湯科技及聯(lián)合實驗室交出CVPR 2023閃亮的成績單。
6月18日-22日,全球計算機視覺盛會CVPR 2023(Computer Vision and Pattern Recognition)在加拿大溫哥華舉行。本屆CVPR論文投稿總量達9155篇,最終共有2369篇論文被接收。論文候選為12篇,接收率僅為0.13%。
商湯兩篇論文登上論文候選名單(Award Candidate),其中自動駕駛研究論文《Planning-oriented Autonomous Driving》(以路徑規(guī)劃為導向的自動駕駛)斬獲本屆CVPR論文獎(Best Paper Award)。
CVPR 2023論文,自動駕駛研究獲重要突破
自動駕駛技術高度復雜,需要融合多學科領域的知識和技能,包括傳感器技術、機器學習、路徑規(guī)劃等方面。自動駕駛還需要適應不同的道路規(guī)則和交通文化,與車輛和行人進行良好交互,以實現(xiàn)高度可靠和安全的自動駕駛系統(tǒng)。大部分自動駕駛相關的工作都聚焦在具體的某個模塊,缺少能夠實現(xiàn)端到端聯(lián)合優(yōu)化的通用網絡模型。
論文提出的自動駕駛通用算法框架——Unified Autonomous Driving(UniAD)將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預測,占據柵格預測以及規(guī)劃整合到一個基于Transformer 的端到端網絡框架下,更高效契合了“多任務”和“高性能”的特點,取得自動駕駛技術研究重要突破。
這種端到端的優(yōu)化在多項關鍵技術指標上超越了SOTA。比如,多目標跟蹤準確率超越SOTA 20%,車道線預測準確率提升30%,預測運動位移誤差降低38%,規(guī)劃誤差降低28%。
隨著通用人工智能(AGI)引領的二次革命的到來,以此為基礎,期待在未來能推動實現(xiàn)更高階的自動駕駛人工智能。
CVPR 2023論文候選,加速推動AIGC時代真實感3D內容生成
面向真實 3D 物體的感知、理解、重建與生成是計算機視覺領域一直倍受關注的問題。由于缺乏大規(guī)模的真實掃描三維數(shù)據庫,最近在三維物體建模方面的進展大多依賴于合成數(shù)據集。
為促進現(xiàn)實世界中3D感知、重建和生成的發(fā)展,論文《OmniObject3D: Large-Vocabulary 3D Object Dataset for Realistic Perception, Reconstruction and Generation》提出了OmniObject3D,一個具有大規(guī)模高質量真實掃描3D物體的大型詞匯3D物體數(shù)據集,覆蓋近200個類別、約6000個三維物體數(shù)據,包括高精表面網格、點云、多視角渲染圖像和實景采集的視頻,借助專業(yè)掃描設備保證了物體數(shù)據的精細形狀和真實紋理。
利用該數(shù)據集,研究人員精心探討了點云識別、神經渲染、表面重建、三維生成等多種學術任務的魯棒性和泛化性,驗證其從感知、重建、到生成領域的開放應用前景,有望在AIGC 時代推動真實感3D生成方面發(fā)揮至關重要的作用。持續(xù)引領前沿創(chuàng)新,是商湯在以大裝置SenseCore和大模型為核心的AI基礎設施領域長期投入,并堅持產學研協(xié)同創(chuàng)新的成果。
王曉剛教授認為,在大算力、大數(shù)據的支撐下,大模型將以更強大的通用能力引發(fā)人工智能領域的巨大變革,同時也會拓展我們的研究視野,激發(fā)新一輪研究范式革新。
自今年4月初“商湯日日新SenseNova”大模型體系公布以來,商湯的大模型已在氣象預報、遙感解譯、開放環(huán)境中的決策問題等領域取得了諸多突破性成就。未來,商湯將繼續(xù)與產學研各界共同擁抱和探索大模型帶來的范式革新,為AI的前沿探索開拓新方向和新路徑。
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