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CVPR坐实华人主场：包揽全部奖项，四成作者来自中国( 二 )


， 本届获得如此殊荣的「选手」：
CVPR坐实华人主场：包揽全部奖项，四成作者来自中国
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本届 CVPR 最佳论文奖 ， 由来自牛津大学的团队斩获 。
团队提出了一个叫Photo-Geometric Autoencoding的新方法 ， 可以在没有任何人工或外部监督的情况下 ， 只需单张图像 ， 就可以生成高质量的3D人脸模型 。
先来看下 ， 用单张真实人脸图像作为输入的结果 。
CVPR坐实华人主场：包揽全部奖项，四成作者来自中国
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除了真实人脸图像外 ， 不同画风的人像输入 ， 也可以轻松驾驭 。
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至于Photo-Geometric Autoencoding的原理 ， 如下图所示 。
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简单来说 ， 就是输入单张人像图像 ， 然后从深度、光照、视角、置信度、反照率等多个维度进行分解 ， 而后组合渲染 ， 生成3D人脸模型 。
值得一提的是 ， 这项研究的第一作者 ， 是牛津大学视觉几何组博士生吴尚哲 ， 与 Andrew Zisserman 及其弟子 Andrea Vedaldi一起共事 。
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吴尚哲本科毕业于香港科技大学 ， 曾在商汤、腾讯优图、Google AI 实习 。 在牛津大学读博期间 ， 主攻无监督/自监督3D理解领域 。
他曾在接受媒体采访时表示：
作为一名出身寒门的学子 ， 我很感谢父母亲无私的支持 。
自小我就明白两件事：一是要改变命运只能努力学习；二是父母无法帮我太多 ， 我只能靠自己 。
而这一次斩获如此殊荣 ， 也是对他在科研道路上不懈努力的很好证明 。

最佳学生论文奖

每年CVPR奖项的另一个重头戏——最佳学生论文 ， 颁给了西蒙弗雷泽大学和谷歌研究院的三位研究者 。
(此处可再来一次掌声)

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