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【CVPR2021】用于立体匹配的可学习双边网格

高精度实时立体匹配网络在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域的应用日益广泛。尽管近年来在立体匹配网络研究上取得了显著进展，但兼顾实时性与高精度仍是一个挑战。传统高精度网络通常在较高分辨率下构建代价空间，但此举影响了网络效率。本文旨在探索一种解决方案：利用高分辨率代价空间预测视差图，以保持高精度同时保证计算效率。

创新点包括：

1. 提出一种基于可学习双边网格的代价空间上采样模块（CUBG），能够高效地从低分辨率代价空间生成高质量高分辨率代价空间，减少昂贵的代价聚合成本。这是首次在立体匹配网络中应用可微双边网格。

2. 设计BGNet，基于CUBG模块，实现高精度实时立体匹配网络，精度超越所有实时立体匹配网络，在KITTI数据集上达到39fps。

相关工作回顾了基于深度学习的立体匹配网络研究历史，从MC-CNN、DispNetC、GCNet等网络的演变。现有基于3D卷积的实时网络通常在低分辨率下进行代价聚合，而BGNet在高分辨率下计算视差图，精度更高。

方法描述中，CUBG模块采用3D卷积在低分辨率构建代价空间，通过上采样操作生成高分辨率代价空间，利用无参数的切片层有效提取高质量高分辨率代价空间，加速计算过程。

实验结果验证了CUBG模块的有效性，BGNet网络在多种数据集上展现出优越的性能，精度与速度的平衡得到了显著提升。

总结，本文提出的BGNet网络，通过创新的代价空间上采样模块，实现了高精度实时立体匹配，显著提升了自动驾驶、机器人导航等领域的视觉感知能力。

CVPR 2021论文解读 | 长尾分布问题解决新思路

在2021年的CVPR会议上，一篇由上海科技大学四年级博士生张松阳主导的研究论文提出了新颖的长尾分布问题解决策略。论文的详细代码可以在github.com/Megvii-BaseD...获取。

论文中，张松阳针对视觉识别任务中的长尾分布挑战，提出了统一的分布对齐策略。他们开发了一种自适应校准函数，动态调整分类概率，同时采用两阶段重加权方法引入类别先验，使方法适用于各类视觉识别任务，包括图像分类、语义分割、目标检测和实例分割。

论文指出，现有的长尾问题解决策略主要分为单阶段和双阶段不平衡学习。单阶段方法可能存在过拟合风险，双阶段方法则需精细调整决策边界。研究者发现，问题的关键在于优化分类器的决策边界，为此，他们着重改进了两阶段学习中的分类器训练，通过分布对齐策略，将模型的输出与平衡预测的类别分布对齐，以利用类别先验信息。

实现上，研究者设计了一个自适应配准函数，通过学习参数灵活调整预测分布，结合广义重加权策略，平衡各类别的重要性。实验结果显示，不论在ImageNet-LT的分类任务，还是在ADE-20K的语义分割和目标检测任务中，DisAlign方法都能显著提升模型性能，尤其是在长尾类别上的表现。

总的来说，张松阳的研究提供了一个通用的解决长尾分布问题的框架，有效解决了过拟合和决策边界设置的挑战，为视觉识别任务特别是长尾类别的性能提升开辟了新途径。

CVPR2021_LipSync3D_Google_阅读笔记

CVPR2021的LipSync3D研究由Google进行，聚焦于音频驱动的个性化面部生成。这项工作旨在通过音频信号让特定人物开口说话，但其生成效果仅限于训练时见过的个体。

模型创新点在于其数据预处理和规范化过程。音频特征通过短时傅里叶变换后，每240ms对应一帧，与人脸几何形状、纹理以及blendshape系数相关。数据规范化环节中，姿态规范化通过选择正脸帧并调整脸部区域大小和对齐脸部特征，构建3D模型。光照规范化则分为对称性和时序两部分，确保纹理图F和R的光照一致，避免光照不一致导致的问题。

模型采用端到端的方法，音频编码器处理音频特征到隐空间的映射，几何形状和纹理解码器分别负责音频到形状和纹理的差异预测，而blendshape解码器则通过L1损失进行约束。实验部分包括消融实验和面部重演、视频字幕替换等，展示了模型的有效性和应用潜力。

尽管在文本驱动的视频生成、无演员面部重演和语音控制化身等领域取得进展，但该模型在面部表情、大角度变化和处理速度等方面仍有提升空间。

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