全球计算机视觉顶级会议CVPR日前圆满结束，会议主要内容是关于计算机视觉和模式识别技术，这也是该领域最重要的会议之一。OPPO在此次会议的竞赛中，在六大赛道共十二项赛项中取得一项第一，七项第二，四项第三的优异成绩，刷新了获奖记录，展现出强劲的AI创新实力。
OPPO本次参加CVPR 2021竞赛的团队来自OPPO研究院智能感知与交互研究部和OPPO美国研究所，其在多目标行为分析、足球行为分析、长视频理解、时空行为检测、跨模态分析及人机交互识别六大赛道上取得优异成绩。由OPPO智能感知首席科学家郭彦东与清华学者等共同发表的《View-Guided Point Cloud Completion》论文，被本次CVPR所收录。
郭彦东表示：“非常高兴OPPO研究院智能感知与交互研究部继CVPR 2020的首次亮相后，再度取得佳绩。去年我们夺得第一名的‘极端超级分辨率感知’技术，将模糊的照片‘算’得更清晰，‘手持设备视觉定位’技术让融合定位更精准。而此次获奖的多目标行为分析、时空行为检测、基于多张2D图片的3D人脸重建等技术，涉及行为识别、时空动作定位、人脸识别等更复杂、前沿的领域，能够在智能制造、智能美颜、智能家居、智慧办公、智慧健康、智慧出行等应用场景发挥重要作用。我们希望通过不断的努力，让AI能够真正地为人所用，为我们带来更智能更便捷的生活。”
多目标行为分析赛道
在多目标行为分析（Multi-Agent Behavior）赛道中，OPPO的表现尤为突出。其所应用的AI算法能够基于特征点信息准确判别、预测动物及人在复杂交互内容下的行为，凭借着领先的AI算法能力，从全球240多个顶尖参赛团队中脱颖而出。目前这套算法正在OPPO智慧工厂发挥保护作用，工人们在这套算法的辅助下，可以避免关键生产环节的错漏错放，令自身和产线更安全。
此外，OPPO正在围绕“以人为本”不断构建自身AI能力，让AI更“懂”人。在基于多张2D图片的3D人脸重建挑战赛中，OPPO自研的AI算法所还原的三维人脸模型与真实人脸误差仅为1mm左右，在主要指标成绩排名中取得第二名。
基于多张2D图片的3D人脸重建赛项
OPPO自研的人脸检测算法已能够识别635个人脸特征关键点，并实现30次/秒的高速运行，该算法已经落地应用。在刚发布的OPPO Reno6系列手机上，依托人脸检测算法，在手机上实现了AI焕采美妆视频技术，给用户带来前所未有的手机动态自然美妆效果，并且通过3D级的特征点识别、让“上妆”效果更真实自然。
足球行为分析赛道
OPPO的AI能力还支持识别人在时空环境中的行为状态。在足球行为分析（SoccerNet）赛道中，OPPO取得动作定位（Action Spotting）和回放定位（Replay Grounding）两个赛项第二名。通过这项技术，能够在足球比赛视频中辨别出十几种关键动作，在体育赛事后AI可以实时整理精彩集锦，手机相册也可以自动制作类似“精彩一周”的视频集锦等。
在跨模态行为分析（MMact）赛道上，OPPO分别在行为识别（Cross-Modal Action Recognition）与行为定位（Cross-Model Action Temporal Localization）两个子赛项中取得第二名。OPPO强大的AI算法仅通过视觉信息便可准确识别一段视频中人物在特定空间内发生的交谈、屈膝、走动等十余种动作，未来可应用在家居场景，为家中老人、小孩、宠物带来更贴心的照料。
OPPO还在时空行为定位（AVA-Kinetics）赛道获得第三名，时空行为定位算法不仅可以准确识别视频中人们的行为，还可以同步定位其所处的时间段和空间范围。这也意味着，OPPO的AI技术不仅能理解你在做什么，还可以在时空中“找到”你。
OPPO AI算法除了在上面这些计算机视觉领域表现优秀，OPPO还在向着更高维度的AI技术探索。OPPO在学术界前沿领域长视频理解（LOVEU, Long-form Video Understanding）挑战中，获得两大赛项第三名。这项竞争赛道，对算法的泛化性提出了极大挑战，AI需要像人一样思考，理解视频中人类动作、颜色、物品、乃至光源的变化，并对变化点进行判断，这项技术可广泛应用在视频领域。
OPPO研究院美国研究所参与了稠密深度估计挑战赛道，展示了能够基于2D图像输出稠密3D深度信息的技术，获得自监督学习赛项第二名的成绩和“最佳创意奖”。这项技术可通过深度学习模型直接从普通图像输出深度信息，未来有可能替代ToF这样的深度传感器，实现更好的室内外导航等。
OPPO在AI计算机视觉部分取得了不少优秀的成绩，其中不少AI技术已经应用落地，服务于不同的使用场景。OPPO AI正向着更“懂”人，更前沿的方向探索，让AI更好地为人类服务，带来更加智能便捷的生活。
