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周一更新，做AI科研，每周從這一篇開始就夠啦！

本周關(guān)鍵詞：開源圖像分段數(shù)據(jù)標(biāo)記軟件；深層卷積；SoTA人臉圖像編輯系統(tǒng)；實時3D物體識別。

還記得2018年Wider Challenge嗎？現(xiàn)在結(jié)果出來啦

大眾評判的基準(zhǔn)和ImageNet與COCO舉辦的系列挑戰(zhàn)賽，都在逐步推進AI研究的發(fā)展。這些舉措不但激發(fā)了來自學(xué)術(shù)界和行業(yè)內(nèi)外的學(xué)者與開發(fā)人員參與其中，還鼓勵他們更加深入地進行研究與開發(fā)，正是這樣的結(jié)果激勵了人臉（識別）與行人（檢測）這些行業(yè)舉辦頂級賽事。

該項挑戰(zhàn)的三項任務(wù)來自計算機視覺中一些長期存在的挑戰(zhàn)以及估計問題，其中包括人臉檢測，行人檢測和人物搜尋。

結(jié)果：挑戰(zhàn)總結(jié)及成功的解決方案

挑戰(zhàn)者將會得到關(guān)于以上三項任務(wù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，在參與流程的知道小，挑戰(zhàn)者需要將他們的模型輸出結(jié)果上傳至公共評估服務(wù)器，該服務(wù)器分為驗證階段和最終測試階段，最終勝利的挑戰(zhàn)者將由模型的輸出表現(xiàn)來確定。

這篇研究論文對提交了有效結(jié)果的100多位挑戰(zhàn)者的研究思路進行了總結(jié)。在人臉檢測任務(wù)中，獲勝者通過整合多重人臉識別預(yù)測來設(shè)計了一個獨立檢測器。

在行人檢測競賽中，獲勝者提出了一個級聯(lián)的R-CNN模型與強大的附加結(jié)構(gòu)，用來提高性能。而在人物搜尋競賽中，獲勝者設(shè)計了一個級聯(lián)模型，該模型使用了每個人的臉部特征以及身體特征。除此之外，該研究論文還介紹了前5位獲勝者的研究思路細節(jié)。

潛在應(yīng)用與效果

WIDER challenge激勵了開發(fā)者與研究學(xué)者進一步去研究和解決計算機視覺中的關(guān)鍵問題。新的方法毋庸置疑會推動并構(gòu)建有效的系統(tǒng)，使得人們在人臉檢測和物體檢測方向中解決一些更為嚴(yán)峻的問題。

原文:

https://arxiv.org/abs/1902.06854v1

用于學(xué)習(xí)多個視覺領(lǐng)域的深層卷積

深層可分離卷積已被證實非常適合進行標(biāo)準(zhǔn)卷積應(yīng)用，其中包括圖像分類，自然語言處理和嵌入式視覺應(yīng)用。這項研究則是首次在深層（卷積）中探索其在多領(lǐng)域中的應(yīng)用，它是基于來自不同領(lǐng)域的共享跨道關(guān)系的假設(shè)。

為了能在不同領(lǐng)域中進行有效的知識傳送，研究人員引用softmax的門控機制，在視覺全能挑戰(zhàn)基準(zhǔn)上進行了測試，他們采取的方法得分高于目前最新的傳統(tǒng)方法的得分。

潛在應(yīng)用與效果

研究者提出的方法比較經(jīng)典，易于拓展，可以以較少的算力來訓(xùn)練和適應(yīng)新的領(lǐng)域。深層卷積同樣也可以用來提高特定區(qū)域的精度。該方法可以應(yīng)用于優(yōu)化計算機視覺、情感分析、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。

原文：

https://arxiv.org/abs/1902.00927v2

SC-FEGAN ：新人臉編輯系統(tǒng)

SC-FEGAN 是一款高端人臉編輯系統(tǒng)。它基于CNN，使用用戶的草圖和顏色作為輸入，來生成并合成高質(zhì)量的圖像，而用戶僅僅需要完成簡單的任務(wù)即可。

為了優(yōu)化圖像不完美的邊緣，SC-FEGAN 加入了使用門控卷積的自由形式圖像修復(fù)（SN-patch GAN），此外，它還訓(xùn)練了GAN與風(fēng)格損失函數(shù)實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像編輯。根據(jù)這項研究，將SC-FEGAN 在結(jié)構(gòu)和形狀的質(zhì)量方面上述的圖像修復(fù)方法進行比較方向——使用自由形式的模型產(chǎn)生的效果更好。研究人員在celebA-HQ數(shù)據(jù)集上對該系統(tǒng)進行了分別的訓(xùn)練。

潛在應(yīng)用與效果

SC-FEGAN 只需一次通過，即可執(zhí)行轉(zhuǎn)換和恢復(fù)大部分面積的面部圖像。它還允許用戶自主編輯圖像特征，比如發(fā)型、臉型、眼睛、嘴巴等等。SC-FEGAN具有推動面部識別應(yīng)用工作的潛力。此外，它還能幫助生成我們非常需要的高質(zhì)量的基礎(chǔ)圖像數(shù)據(jù)集。

原文:

https://arxiv.org/abs/1902.06838v1

非標(biāo)記（Free Label）的快速、高質(zhì)量注解

這篇新發(fā)布的研究報告介紹了一個新工具——Free Label，該工具的目標(biāo)是幫助用戶獲得高質(zhì)量的、可以很容易適應(yīng)不同數(shù)據(jù)集和種類的注解。這項基于Web的工具，為圖像分類數(shù)據(jù)集快速、高質(zhì)量的標(biāo)注提供了一種典型的交互式界面。

為了達到精煉的語義分類，F(xiàn)ree Label實現(xiàn)了區(qū)域生長分割（Region Growing Refinement，即RGR）算法。RGR可以是完全非監(jiān)督式的，并且實現(xiàn)起來很簡單。不像其他相關(guān)算法，它的計算時間和參數(shù)化允許極快速的用戶交互。由于Free Label實現(xiàn)了一個模塊設(shè)計并且僅僅依賴于開源庫，因此很容易便能被獲取。它能夠被部署到一個本地或外部的服務(wù)器上，允許用戶通過私有或公有的方法來做注解。

潛在應(yīng)用與效果

通過利用Free Label的模塊化結(jié)構(gòu)來輕易標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)集，深度學(xué)習(xí)社區(qū)可以很大程度上從中獲益。Free Label也可以被調(diào)整去幫助對不同數(shù)據(jù)集的有效分類，此舉可以幫助開發(fā)更加精確和魯棒的模型。可以通過短視頻教程和一個有趣的、游戲版本的Free Label，去學(xué)習(xí)如何使用并合理地標(biāo)注數(shù)據(jù)集。

原文：

https://arxiv.org/abs/1902.06806v1

代碼：

https://bitbucket.org/phil_dias/freelabel-wacv/src

LiDAR FlowNet：用GRU來估計動態(tài)流

研究者們最近提出了一個基于高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2D Map預(yù)測方法的動態(tài)流LiDAR-FlowNet，它現(xiàn)在可以在來自上一個和目前框架下已存在的Map和未知的Map中估計動態(tài)流。

除此之外，為了取得高水平表現(xiàn)，他們已經(jīng)設(shè)計了一個自監(jiān)督的策略來訓(xùn)練LiDAR FlowNet。這讓在2D LiDAR-FlowNet Map上預(yù)測下一個動態(tài)變得簡單明了起來。對于研究者和開發(fā)者來說，好消息是這項新方法的測試結(jié)果驗證了它的有效性。

潛在應(yīng)用與效果

對人工智能和機器學(xué)習(xí)社區(qū)來說，LiDAR FlowNet能夠幫助我們找到一個更便宜的方式去實現(xiàn)高級LiDAR Map預(yù)測。這個舉措將會刺激所有動態(tài)規(guī)劃應(yīng)用領(lǐng)域的潛在機會，從而推動整個領(lǐng)域的進步，例如真實世界中自動控制的設(shè)計和應(yīng)用，自動駕駛汽車，角色動畫，建筑設(shè)計，游戲，分子生物等等。

原文：

https://arxiv.org/abs/1902.06919v1

PIXOR：來自點云的實時3D對象探測

新研究發(fā)現(xiàn)了一個新的單階段檢測器模型——PIXOR，可以從像素神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測解碼，從而輸出實時的、基于3D對象的估計。可以它想成一個為密集的基于3D對象檢測設(shè)計的完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模型輸入描述包括鳥瞰的視野網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及一個模型優(yōu)化方法，該方法是為在自動駕駛中取得平衡感，從而獲得高精確度和實時效率而設(shè)計的。

研究者在KITTI BEV目標(biāo)檢測以及大規(guī)模3D機動車檢測基準(zhǔn)上證實了PIXOR的有效性。結(jié)果顯示，對比最先進的卷積方法，PIXOR在超過28FPS運轉(zhuǎn)的同時，能提供高水平的效率和AP（平均精度，Average Precision）準(zhǔn)確度。

潛在應(yīng)用與效果

PIXOR通過增加LIDAR對象和面部識別，為魯棒的3D對象定位取得了更高的簡化度和更低的成本。模型有潛力去實現(xiàn)一些自動駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)，比如實時3D屏重構(gòu)，自定位和通過語義分析以及面對對象的語義理解讓機動車實時響應(yīng)。

原文：

https://arxiv.org/abs/1902.06326v1

AI黑鏡——基于AI技術(shù)的人倫小故事

恐怖分子在哪里

在我們共享的線上工作區(qū)忽然蹦出了一些字符，不是聊天信息也不是筆記，是一個通知，“相關(guān)信息已被上傳至RECOG?！?/p>

憤怒的一刻——顯然，在我們的工作系統(tǒng)中插入這個程序已成定局。就像在星期五下午突然通知要加班一樣，對于一個我們沒有調(diào)查或調(diào)試權(quán)限的系統(tǒng)，我們當(dāng)然不可能提出不同意見。同樣，在這個問題上，我們的意見并不重要。

盡管這個系統(tǒng)是否能得出有價值的結(jié)果還不得而知，但是它工作的方式已經(jīng)確定了，RECOG可以從我們所有的任務(wù)和對話中學(xué)習(xí)。

之后，很多人的情緒開始從憤怒開始感到驚慌——RECOG的工作界面一直顯示“正在工作……”，從來不會拒絕響應(yīng)。

我們要把RECOG訓(xùn)練成一個目標(biāo)識別和問題回答的系統(tǒng)。但它不是我們開發(fā)的系統(tǒng)，是政府把它從……不知道什么地方帶來的，也正因如此，這個東西的訪問權(quán)限設(shè)置非常謹慎。

我只知道我們的工作是，把其中的黑盒內(nèi)容轉(zhuǎn)變成邏輯清晰的系統(tǒng)。

但是，我們無法查看它的大部分代碼，只能通過精心設(shè)計的問題測試它。

所以我們給它提供了大量的城市圖像。他們用綁在無人駕駛飛機上的高分辨率攝像機收集了好幾天的資料，為了了解這些圖像中的人是誰，或者至少了解他們的工作。

當(dāng)時我們正在解決校準(zhǔn)問題，從最簡單的問題“那里有多少男性穿著紅色夾克、戴著墨鏡？”，到復(fù)雜的問題“哪個熱狗攤最火爆？”系統(tǒng)的回應(yīng)非常精彩，以至于有人忽然問出了那個問題。

那時只有我們?nèi)齻€人還在做這個項目。指令的來源無法追蹤，所以我不知道這個問題的具體內(nèi)容，但我知道接下來發(fā)生了什么。

“工作……完成。找到匹配目標(biāo)?！?/p>

在一張巨大的城市鳥瞰圖像中，一個小紅框迅速放大并填充了我們面前的顯示器。

人類概率：99%

男性概率：91%

罪犯概率：77%

恐怖分子概率：70%

問題是，是誰建立了這些類別？

我們之后都沒有再說話，各自回去工作，假裝什么都沒發(fā)生。

我之后聽說了RECOG犯了個大錯，那天它鎖定的人是個FBI探員，被派跟蹤并吸引國內(nèi)的潛在恐怖分子現(xiàn)身。他當(dāng)時正在去見一個他追蹤的人的路上。而這馬上被RECOG關(guān)注到了。

無論發(fā)生了什么，我們那天傍晚就接到電話，被告知接下來的這周我們可以休息了，而在那之后不久，我們又被告知接下來可以一直休息，因為他們把這個項目撤下來了。我猜他們認為這個項目已經(jīng)不適合再交給我們做了。

但是，我一直想知道RECOG下一步會出現(xiàn)在哪里？

我一直想做一個鳥類識別的系統(tǒng)。雖然真實的鳥味道不好聞、很吵并且總需要被喂食，但鳥類的圖像是很美的。我的教授認為這個項目會很簡單，我只需要提供一個夏天的時間就能完成。

但現(xiàn)在，我卻在想，政府的這些步驟會給恐怖分子提供些什么？

在人類歷史上的一些特殊時期，人們經(jīng)常會因為舉報——比如嫉妒的鄰居舉報或者腐敗的警察敲詐，被拖走并折磨至死。那么一個如果廉潔的機器所說的話，又會引發(fā)怎樣的事情呢？