在2020年，你觉得计算机视觉有哪些值得研究的领域？

作者：akkaze-郑安坤
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毫无疑问，3d方向，是非常值得研究的，包括深度估计，立体匹配，3d检测（包括单目，双目，lidar和rgbd，19年也终于出现了真正的点云卷积pointconv），3d分割，三维重建，3dlandmark，并且我个人认为如何减少3d标注，完全使用多视图几何做是一个很有意义，有前途，并且有挑战的方向。

更新一下，补充一个非常重要的方向，视频方向，也就是考虑时间维度的cv，这包括运动目标检测，目标跟踪，运动语义分割。目标跟踪受相关滤波启发的一系列siamese工作已经非常漂亮了，剩下运动目标检测，运动语义分割，大体有几种思路，1.conv+lstm（memory based），slow fast架构，还有两者的结合，另外还有基于光流的架构，在已知光流的情况下，通过前向warp或者后向warp，能在时间维度上前后转移featuremap，这是基本的出发点。个人其实挺喜欢光流的，因为如果不追求end2end的话，光流可以被用在很多地方（当然，如果考虑时间的话，memory based方法产生的feature map也可以用在其他任何地方，只是不像光流那样可以从网络里面拆出来），当然对于特别追求精度的地方，e2e会更好。memory based方面的工作我个人非常推崇google的looking fast and slow

memory结合slowfast，fast的参数一般很少。架构是通用的，修改head它能被用在其他任何task上

 

slowfast交错在一起（并且可以是异步的），能同时提高检测分割等其他各类任务的精度和速度

2.当然光流也可以e2e，光流完全可以作为conv+lstm或者slowfast的旁支输出，然后作用在featuremap上，但是一般深度学习光流的计算量都比较大，需要在一个比较大的区域内做匹配。并且如果联合训练的话，flow本身的自监督算法不一定是使用，比如unflow之类的算法。

3.memory based和flow based方法的结合点会非常有趣，或者说是否可以通过memory去估计flow，因为memory可以和slowfast架构结合，从而减小计算量。

4.3d卷积，随着tcn崛起成为新的序列建模方法，时间卷积和空间卷积可以合成成为3d卷积，另外slowfast架构里面，fast可以看成dilation rate更大的时间卷积，这方面的代表工作有c3d，i3d，tsn等，另外不得不提19年的Temporal Shift Module，它利用了时间卷积基本都是前向这个特点，用移位极大的减小了计算量。从数字图像开始，本人就是卷积的忠实粉丝，我个人热爱一切全卷积架构。

光流可以把feature map在时间维度上前向后向warp。这决定了flow的另一个好处，它能找到两帧计算结果之间的对应关系。flow的缺点是计算量可能会稍大

 

3d部分具体说来包括

1.单目深度估计如何提高计算性能，如何提高自监督的鲁棒性，前者有fastdepth，在tx2上已经能达到140fps的预测性能，后者包括monodepth2 ，struct2depth和geonet等一系列工作，使用多视图几何和运动估计来进行自监督，loss一般都是重投影误差的推广。struct2depth使用了一个预训练的实例分割模型，这样做的好处是能够单独建模每个物体的运动，另外和分割的联合能让深度估计aware物体的尺度，物体的大小通常和深度有直接联系，geonet使用刚性流来替代光流，将相机运动和物体运动隔离开，同时预测物体深度和刚性流。进一步的发展一定是在线训练，在相机运动的过程中自我训练改进。

2.立体匹配的话，如何解决低纹理区域处的匹配，如何和语义分割联合，如何提高计算性能。

立体匹配方面的在线训练模型已经出现了，就是madnet，19年的cvpr oral，仔细看了一下基本没用3d conv，所以会不会还有改进的空间也是很有意思的，madnet冻结一部分网络，在线训练只训练底层的几个adaption domain。

在线训练的意思是，在运行的时候训练

3.3d检测点的话，全卷积的架构，如何fuse不同传感器的信息，比如fuse camera和lidar点云，19年出现真正的点云卷积，pointconv和kpconv，相信能为点云分割和3d检测带来更丰富的内容。双目的话，msra今年有一篇论文，triangulation learning network，个人感觉很惊艳，使用2d anchor来引导3d anchor。单目6d姿态估计的话，还需要补充。

4.3d landmark，自监督的方法，如何提高性能，代表性的工作有learable triangulation of human pose，最惊艳的是它的volumetric triangulation，直接将2d heatmap投影到3d heatmap，然后使用3d convnet refine heatmap，个人感觉是一个非常优的架构，但是是否还可以考虑投影part affinity呢，目前part affinity代表一个向量，投影回三维有很严重的不唯一性问题，因为从三维的一个点投影到二维，有很多可能性得到同一个向量，考虑非向量的part affinity是否可以，也是可以思考的。这里我想到的是直接在二维情况下估计一个3d的paf出来，然后重投影到volume里，也可以估2d的paf，然后重投影的时候认为paf的第三个分量为1，后面再用3d convnet refine。

重投影过程，这样的重投影也许也能用来重投影featuremap，但是volume的大小和分辨率与task直接相关，从而直接影响计算量。一个直接的改进是给多视图每个featuremap一个weightmap，也就是每个点一个权重，加权融合到一起

这是一个非常好的架构，直接把2d提升到了3d，可能被用在多视角的各个领域，包括三维重建，并且最后的结果可以投影回原视角，做自监督，缺点可能是计算量会比较大。

msra的一篇论文cross view fusion of human pose也很惊艳，使用epipolar几何来融合不同视角的2d heatmap达到互相改进的效果，个人感觉这一点不止可以用在landmark上（凡是使用了heatmap的地方都可以考虑用这种方式fuse，其实不止如此，，这个方法会把一个视图里的极限上所有的heatmap值通过一个权重矩阵w加权相加到另一个视图的极线上的点，而这个矩阵本质上是全局的，可能只和对极几何相关，它是否能被用来fuse featuremap个人感觉是非常有意思的一件事，但是这个计算量应该会很大）。

fuse可能只和对极几何相关，并能够被用在其他地方，但是计算量会大很多。我跟作者交流过这个方法，可行性是有的，但是问题是参数冗余和计算量大，很明显的其实作者自己也说过，这种连接方式应该沿着极线，而不是所有像素都连接上。

 

fuse只和对极几何有关

这里还推另一篇文章DAVANet: Stereo Deblurring with View Aggregation，这是双目去模糊的，主要思路是使用dispnet提取左右视差，然后将左右featuremap进行warp然后经过fusion layer，这里面有一点问题是，dispnet的监督其实和其他分支是半独立的，fusion layer里面也会考虑把这个dispmap concat起来

先估计视差，然后利用视差进行fusion也许才是更合理的做法

dispnet的计算量会比较大，双目特征融合还有一种方法被称为stereo attention，主要思路就是生成两个mask，这个mask表示对应视图极线上的feature对本视图的贡献的权重，

关于3d pose，另外有一篇epipolarpose也是自监督的，epipolarpose使用2d pose和对极几何来自监督生成3d posr。

5.三维重建的话，如何提升重建细节，是否有自监督的算法，代表性的工作有pointmvsnet，rmvsnet。相信meshcnn的出现能被应用到重建里。

另外，自监督的mvsnet果然已经出来了。

6.深度和光流的联合训练，19 年有一篇论文bridge optical flow and depth estimation。3d的flow，sceneflow也就是场景流，这里待补充。

7.自监督学习很重要，尤其在一些很难获得标注的场景，比如上面说到的立体匹配，深度估计，我在做的时候还遇到过特征点检测和描述子生成，自监督学习通常要有一个定义良好的，即使没有监督数据也能反应问题的loss。弱监督学习也很重要，比如在分割这种标注比较困难的场景。

还有一些传统方法做的比较好的领域也可以尝试，图像自动曝光，图像增强，特征点提取。

细粒度识别，19年的learn to navigate，个人觉得如何构建一个可微分的子模块是一个有意思的问题，难点在nms通过attention module或者learned nms或许有这个希望。centernet出现之后没有nms，或许会改进这个问题。

再补一个方向，scene parsing，如何利用物体之间的先验关系建模提高检测，反过来是否可以帮助无监督或者弱监督学习。

最后补上我个人的一些想法，深度学习如果高效使用数据，如何做更好的multitasking，一个网络，如果既有检测头，又有分割头，我们希望图像本身既有检测又有分割标注，但是实际上一般是一部分有检测标注，一部分有分割标注，如何发明出一个更好的训练算法充分利用数据是个很大的问题。我个人探索过交错训练法，也就是以不同的采样率分别训练不同的头，只要数据没有语义冲突，类似的想法应该能work。

 

总结一下就是，考虑时间连贯性，考虑多视角，考虑新的传感器和传感器之间的融合，更好的multitasking，更好的训练方法使得数据能被更好的利用，自监督和弱监督的算法，轻量化网络。

 

 

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作者：育心
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结合计算机视觉、机器人领域5大顶会（CVPR/ICCV/IROS/ICRA/ECCV），以及产业界的需求，总结3个当下热门及前沿的研究领域。

三维视觉

三维视觉是传统的研究领域，但最近5年内得到快速发展。三维视觉主要研究内容有：三维感知（点云获取及处理）、位姿估计（视觉SLAM、三维姿态估计、三维姿态跟踪）、三维重建（大规模场景的三维重建、动态三维重建）、三维理解（三维物体的识别、检测及分割等）。

图 1 3D 视觉的应用场景

3D视觉在CV顶会上的论文比例，也在逐年增加。

图 2 3D视觉在3大视觉顶会的论文比例

视频理解

随着新型网络媒体的出现，以及5G时代的到来，视频呈现爆炸式增长，已成为移动互联网最主要的内容形式。面对于海量的视频信息，仅靠人工处理是无法完成的，因此实现视频的智能化理解则成为了亟待解决的问题。

自2012年，深度学习在图像理解的问题上取得了较大的突破，但视觉理解比图像的目标检测识别要复杂的多。这是因为视频常有许多动作，动作往往是一个复杂概念的集合，可以是简单的行为，但也可能是带有复杂的情绪、意图。举个简单的例子，对一段视频分类，与对一幅图像分类，哪个更容易一些？

从最近几年知名的计算机视觉竞赛，也可以看出，图像层面的竞赛在减少，视频层面的竞赛在增加。

多模态融合

多模态融合的知识获取是指从文本、图片、视频、音频等不同模态数据中交叉融合获取知识的过程。

随着计算机视觉越来越成熟之后，有一些计算机视觉解决不了的问题慢慢就会更多地依赖于多个传感器之间的相互保护和融合。