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研究■一周AI最火论文 | 世界就是你的绿屏 ，任何背景一键抠像！

研究■一周AI最火论文 | 世界就是你的绿屏 ，任何背景一键抠像！
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大数据文摘专栏作品
作者：Christopher Dossman
编译：Luna、Joey、云舟
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好 ， 本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
AI ScholarWeekly是AI领域的学术专栏 ， 致力于为你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览 ， 一网打尽每周AI学术的前沿资讯 。
每周更新 ， 做AI科研 ， 每周从这一篇开始就够啦！
本周关键词：对象检测、Deepfake
本周最火学术研究
机器人真的可以学会像动物一样移动吗？
众所周知 ， 动物非常敏捷 。 机器人可以达到它的水平们吗？开发具有复制这种敏捷度的机器人 ， 有利于创造在现实世界中能处理各种复杂任务的机器人 。
最新研究：Google AI研究人员讨论了两个最新项目 ， 旨在应对当前机器人敏捷性方面的挑战 。 首先 ， 研究人员描述了机器人如何通过模仿真实动物的动作来学习敏捷行为 ， 从而产生快速流畅的动作 ， 例如小跑和跳跃 。 然后 ， 他们讨论了一种用于在现实世界中 ， 自动进行运动技能训练的系统 。 这个系统可使机器人在最少的人工帮助下 ， 学习自我行走 。
研究■一周AI最火论文 | 世界就是你的绿屏 ，任何背景一键抠像！
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研究结果：使用上述提出的方法 ， 机器人学习并模仿了狗的各种运动技巧 ， 包括不同的步行步态（例如踱步和小跑）以及敏捷的旋转动作 。
扩展阅读：
https://ai.googleblog.com/2020/04/exploring-nature-inspired-robot-agility.html
世界即是你的绿屏 – 一项背景遮罩生成（抠像）技术
你能想象 ， 仅仅通过使用智能手机在日常环境中拍摄照片或视频 ， 就能轻松地为每个人的每个像素的颜色和不透明度创建遮罩吗？
这篇论文提出了一种背景遮罩生成方法 ， 该方法可以在自然环境中随意获得高质量的前景+ alpha遮罩 。 这种方法避免了使用绿屏 ， 也避免了为获得高遮罩质量通常需要精心构造的详细的trimap 图 。 由于一个关键的难点是 ， 缺少背景遮罩生成问题的真实数据 ， 因此研究人员开发了一种在合成复合数据上训练的深度学习框架 ， 然后使用对抗网络将其应用于真实数据 。
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研究结果：在多种照片和视频上比现有技术有了显著改善 。
扩展阅读：
https://arxiv.org/abs/2004.00626v1
基于EfficientDet进行可扩展的高效对象检测
近年来 ， 各国研究员们在更精确的物体检测方面取得了巨大的进步 。 同时 ， 最新的物体检测器 ， 却也变得越来越昂贵 。
【研究■一周AI最火论文 | 世界就是你的绿屏， 任何背景一键抠像！】在本文中 ， Google Research Brain 组的研究人员 ， 系统地研究了用于有效对象检测的网络体系结构设计选择 ， 并提出了加权双向特征网络和定制的复合缩放方法 ， 从而提高了准确性和效率 。
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基于这些优化 ， 他们开发了一个名为EfficientDet的新检测器系列 ， 在各种资源限制条件下 ， 该检测器比现有技术具有更高的准确性和效率 。
研究结果：EfficientDet在COCO测试设备上以52M参数和325B FLOP ， 实现了最新的52.2 AP 。 这比现有检测器小4到9倍 ， 使用的FLOP减少了13到42倍 。
源代码已在Github开源：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet
扩展阅读：
https://arxiv.org/abs/1911.09070v3
改进科学出版物的建议
如果“决策树森林”中的一个决策树对它作出的判断进行了一些细微的修改 ， 但没人在科学界发布它 ， 那这真的是“最新技术”吗？—乔治·伯克利


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