专访腾讯杰出科学家贾佳亚：优图将成视觉AI的IP输出者

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2.1%的背后

12篇论文入选ICCV，普通人可能并不容易理解这个数字的意义。

在人工智能时代，国际顶级学术会议的论文入选已经成为评价一个团队技术、研究实力的重要参考。

作为计算机视觉方向的三大顶级会议之一，ICCV（ IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办）集中展示着全球计算机视觉研究的最前沿，代表着当下计算机视觉研究的最高水平，重要程度不言而喻。

本次ICCV共收到2143篇论文投稿，621篇被选为大会论文。其中，口头报告（Oral）共有45篇，亮点报告（Spotlight）共有56篇。优图实验室此次有12篇论文入选为大会论文，其中口头报告3篇（该类论文仅占总投稿数的2.1%），亮点报告1篇。这是一个不错的成绩。

优图实验室的研究与惯常中对学术研究的印象不太相同。

在一篇题为《美化人像的盲复原》（Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit）的论文中，团队成员提出了一种新的深度网络结构、成分回归网络，对美化图像进行盲复原。该网络可以在不知道美化系统具体参数的情况下，更好地将美化后的图像映射为原始图像。实验表明，该网络在不同尺度上均可以得到较高的还原度。

复杂的原理实现的结果并不难理解——这一研究即为美颜图片进行“卸妆”，听上去显然并不十分严肃，但这篇论文不仅入选了ICCV，还被选为大会Oral报告。

计算机视觉具有自身的特殊性：应用性强。在贾佳亚看来，计算机视觉研究主要是在做结果，“如果结果好，那么这个研究至少已经赢了一半上，此外，研究有足够多的创新性、新的架构以及有对新问题的理解，都可以发表论文。”

这正是“卸妆”研究为何能成为ICCV Oral报告之一的原因。

贾佳亚介绍，此次优图实验室入选ICCV的12篇论文，要么是研究方向本身独一无二，要么是现有结果大幅领先了已有算法，达到了更好的高度，能够对实用化产生促进作用。

除了类似“卸妆”的应用类研究，论文《高质量的手机双摄图像匹配和分割估计》（两个摄像头怎么样把信息融合起来，使得产生的效果比一个摄像头看起来更好）基于实验室的自采数据则是提供了绝无仅有的研究结果，这些论文都具有很高的理论及应用价值。

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