2月底，计算机视觉领域顶会CVPR 2021名单公布。本次大会收到来自全球共7015篇有效投稿，最终共有1663篇论文被接收，接收率为23.7%。学术顶会一直是学术前沿研究的风向标，大多研究也都是当前的热点内容。它们不仅展示了计算机视觉领域的最新研究进展，同时也对计算机视觉算法落地应用起到助推作用。因而，学术顶会一直被学术界和工业界所高度关注。

为了让大家更好地学习并了解CVPR 2021最新研究成果，智东西公开课策划并推出「学术新青年讲座」CVPR 2021特别企划。在CVPR 2021特别企划中，我们邀请到9位来自全球知名高校与科研机构的青年学者，讲解他们的CVPR 2021论文成果和研究心得。这9位学者均是CVPR 2021收录论文的一作，他们分别是悉尼科技大学在读博士苗嘉旭、北京航空航天大学副教授邓欣、卡内基梅隆大学在读博士诸宸辰、苏黎世联邦理工学院博士后周天飞、南洋理工大学博士后郭青、中科院计算所在读博士洪鑫、厦门大学在读博士杨丰祥、香港科技大学在读博士雷晨阳等，其中：

4月7日，悉尼科技大学ReLER实验室在读博士苗嘉旭将带来第1讲。苗博的主要研究方向是行人再识别和视频分割，并在 CVPR、ICCV、IEEE TNNLS等国际高水平会议或期刊发表多篇论文。苗博将以《视频分割探究：从视频物体分割到视频全景分割》为主题，深入讲解视频物体分割、视频语义分割、视频全景分割三方面内容。其中，针对视频语义分割任务，苗博主要围绕他的一篇CVPR2021论文《VSPW: A Large-scale Dataset for Video Scene Parsing in the Wild》进行讲解。

4月13日，我们邀请到北京航空航天大学“卓越百人”计划副教授邓欣参与第2讲。邓教授长期致力于多模态图像处理和可解释性神经网络方向的研究工作，近5年来在人工智能顶级期刊TPAMI、图像处理顶级期刊TIP、计算机视觉顶级会议ICCV、CVPR、ECCV等发表论文20余篇。邓教授将围绕《基于单应性变换的高效双目图像压缩算法》这一主题，介绍一种高效的双目图像压缩网络，并对熵编解码时遇到的信息冗余和图像增强问题提出有效的解决方法。关于这一双目图像压缩算法的更多信息可以参考邓教授的CVPR 2021 Oral论文《Deep Homography for Efficient Stereo Image Compression》。

4月23日，卡内基梅隆大学在读博士诸宸辰将带来第3讲。诸博的研究重点是为现实世界的AI应用程序改进通用对象检测算法，研究成果已在顶级计算机视觉会议上发表，已转化为专利，并被部署到包括人脸识别系统和离线零售分析系统在内的AI应用程序中。他还担任T-PAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI等的审稿人。诸博将以《小样本目标检测的语义关系推理》为主题，介绍如何在小样本目标检测的任务中利用语义关系与视觉信息提升模型的鲁棒性。想提前了解这一方法可以查阅诸博的CVPR 2021论文《Semantic Relation Reasoning for Shot-Stable Few-Shot Object Detection》。

4月29日，我们邀请到苏黎世联邦理工学院BMIC组博后研究员周天飞带来第4讲。周博主要研究方向为图像/视频分析，以人为中心的视觉理解，医疗图像分析等，在国际顶级期刊/会议（如TPAMI，TIP，CVPR，ECCV，AAAI等）发表学术论文20余篇，多个工作获得顶级会议口头报告，并曾作为第一作者在多个国际竞赛的若干赛道中获得领先名次，如ICCV19 PIC双赛道冠军，CVPR20 DAVIS亚军，CVPR20 LIP亚军等。周博的讲座主题为《人体结构化语义解析与理解》，将介绍一个实例级人体解析任务的方法。关于这一方法的更多信息可查阅周博的CVPR 2021 Oral论文《Differentiable Multi-Granularity Human Representation Learning for Instance-Aware Human Semantic Parsing》。

5月7日，我们邀请到南洋理工大学博士后郭青带来第5讲。郭博的主要研究方向是视频目标跟踪、视觉增强、面向自然干扰的对抗样本的攻击及防御等。他在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、IEEE-TIP、ACM-MM、ICME等国际高水平会议和期刊上发表论文20余篇，并担任CVPR、ICCV、IJCAI、ICPR、IEEE-TPAMI、IEEE-TIP、IEEE-TIFS 等会议和期刊的审稿人。郭博将以《面向多种图像退化因素的对抗样本生成与复原》为主题，探讨图像复原方向的进展以及与对抗样本生成的关系。其中，关于图像复原方法，郭博主要围绕他的CVPR 2021的论文《Auto-Exposure Fusion for Single-Image Shadow Removal》进行讲解。

5月12日，第6讲邀请到慕尼黑工业大学TUM视觉计算小组在读博士陈振宇。陈博师从视觉计算和人工智能实验室的Matthias Niessner教授和加拿大西门菲沙大学(SFU)的Angel X. Chang教授，主要研究方向是跨模态深度学习和基于视觉-语言的三维场景理解，曾多次在计算机视觉顶会上发表文章并担任审稿人。陈博将围绕《基于视觉-语言的多模态三维场景理解》为主题，从三维场景中的物体定位和所有物体的自然语言描述两方面展开介绍。本次讲座包含了他的两篇论文，一篇ECCV 2020论文《Scan2Cap: Context-aware Dense Captioning in RGB-D Scans 》；一篇CVPR 2021论文《ScanRefer: 3D Object Localization in RGB-D Scans using Natural Language》。

5月17日，第7讲将由中科院计算所在读博士洪鑫带来。洪博的指导老师为兰艳艳研究员，曾在IBM、旷视研究院实习，研究方向在计算机视觉和机器学习领域，当前主要从事视觉推理，多模态信息处理等研究，并在CVPR、ACMMM、SIGIR等国际会议上发表多篇论文。洪博的主题为《TVR：变化驱动的视觉推理新任务》，届时将介绍一种视觉推理任务的新方法。想提前了解更多TVR的信息，可以参考洪博的CVPR 2021论文《TVR: Transformation Driven Visual Reasoning》。

5月24日，第8讲邀请到厦门大学智能多媒体技术实验室在读博士杨丰祥博士。杨博的研究兴趣主要集中在行人重识别领域的相关理论，如无监督行人重识别与域适应等，目前在CVPR，AAAI等会议和IEEE TMM期刊上发表过多篇一作论文。杨博将以《基于抗噪学习与相机风格元学习的无监督行人重识别》为主题》为主题，介绍一种无监督行人重识别方法，有效解决聚类噪声和Camera Shift问题。关于这一无监督行人重识别方法的更多信息可参考他的CVPR 2021论文《Joint Noise-Tolerant Learning and Meta Camera Shift Adaptation for Unsupervised Person Re-Identification》。

5月31日，第9讲的主讲人是香港科技大学在读博士雷晨阳。雷博由陈启峰教授指导，研究兴趣包括计算摄影，低级计算机视觉和视频处理，在CVPR、IROS、NeurIPS等国际会议中发表多篇论文。雷博的主题为《基于深度学习的计算摄影技术》，届时将介绍一种去除图像反射的方法。关于这一方法的更多信息查阅雷博收录于CVPR 2021论文《Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues》。

本次讲座的所有课程包含主讲和问答两个环节。主讲环节40-60分钟，讲师将会通过视频形式进行直播讲解；问答环节20-30分钟，讲师将会通过语音或文字形式实时回答大家的提问。

「学术新青年讲座」CVPR 2021特别企划筹备不易，欢迎大家报名预约。未来我们也将围绕学术新青年讲座推出更多新的内容，敬请期待。