보도자료

SenseTime 논문 70편, ECCV 2022서 채택

2022-11-07

세계 3대 컴퓨터 비전 컨퍼런스 중 하나인 ECCV (European Conference on Computer Vision) 가10월 23일부터 27일까지 이스라엘 텔아비브에서 개최되었다. 

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올해 ECCV에 제출된 논문 수는 6773여 편, 이중 1,646편만 채택되어 합격률은 20%대에 불과하다.   


인공 지능 소프트웨어 회사인 SenseTime 과 공동 연구실은 이번 컨퍼런스에서 총 70편의 논문이 채택되는 쾌거를 이루었다. 논문은 자율주행, 컴퓨팅 사진, 영상 이해 및 분석, 마이그레이션 학습, Multimodal 등 첨단 연구 및 응용문제 해결에 중점을 뒀다. 


그뿐만 아니라 SenseTime-Nanyang 기술 대학 공동 연구 센터 (S-Lab)는 ECCV 2022 ICinW (Pre-training에 ImageNet-1k 데이터 세트 포함) 트랙 세계 챔피언에서 우승을 차지했다. 현재까지 SenseTime과 공동 연구실은 글로벌 컴퓨터 비전 회의에서 800편 이상의 학술 논문을 발표했으며 총 70개 이상이 세계 챔피언을 차지했다. 


SenseTime의 공동 설립자이자 연구소 소장인 Wang Xiaogang은 “SenseTime은 학술 연구 및 교류에 적극적으로 참여하고 끊임없이 새로운 문제를 발견하고 연구의 새로운 분야를 개척함과 동시에 과학 기술 인재 양성에 관심을 기울이고 독창적이고 선도적인 과학 기술 연구를 수행하기 위해 힘을 모을것 ”이라고 말했다. 


70편의 논문 채택, 산업 응용 프로그램의 문제점도 다루어

SenseTime은 항상 생산, 교육 및 연구의 통합을 고수하고 산업 요구와 문제점에 주의를 기울여 "생산"과 "연구"의 상호 촉진 및 발전을 위하여 노력하고 있다. 올해 SenseTime의 ECCV에서 채택된 70편의 논문은 기초연구를 포함할 뿐만 아니라 산업 응용 프로그램의 문제점도 직접적으로 다루었다. 논문《 Unsupervised Domain Adaptation for Monocular 3D Object Detection via Self-Training 》에서는 전송 가능성과 확장성을 크게 향상시키는 모노 3D 물체 감지 분야에서의 새로운 자가 적응 방법 STMono3D를 제안했다.

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휴대폰의 야간 영상 화질 향상 관련하여 《D2HNet: Joint Denoising and Deblurring with Hierarchical Network for Robust Night Image Restoration 》논문에서 장노출 이미지와  단노출 이미지의 딥러닝 기반 융합 기법을 제안했으며 이는 여러 면에서 기존 산업 방식을 능가한다.


오늘날 동영상은 사람들의 일상생활 곳곳에 존재한다. 어떻게 낮은 프레임의 동영상을 고화질 영상으로 바꿀 수 있을까? 논문 《 Deep Bayesian Video Frame Interpolation 》에서는 낮은 프레임의 비디오를 임의의 높은 프레임으로 확장할 수 있는 연속 비디오 보간 방법을 제안하여 비디오 화질의 향상, 슬로모션 재생, 전자 이미지 안정화 및 기타 기능을 실현한다.


메타버스 디지털 휴먼을 빠르게 구축하는 방법은 무엇일까? 《 HuMMan: Multi-Modal 4D Human Dataset for Versatile Sensing and Modeling 》에서의 대규모 멀티 모달 4D 인체 데이터 세트 HuMMan이 인체 인식 및 모델링 알고리즘 연구에 도움이 될 수 있다.


개방형 학술 생태계를 만들고 혁신을 계속하다


SenseTime은 항상 학술 교류 활동과 생태 건설에 적극적으로 참여했으며 ECCV 2022가 개최되기 전 여러 차례의 ECCV 논문 공유회와 학술 대회를 조직했다.


SenseTime과 Global University Artificial Intelligence Academic Alliance가 주최한 "Endless Research: SenseTime Paper Sharing Session @ECCV 2022"에서는 SenseTime 및 상하이 인공 지능 연구소의 관계자, 홍콩중문대학, 난양과학기술대학, 칭화대학, 베이징항공우주대학 등 국내외 대학들이 논문을 해석하고 연구 경험을 공유하며 업계의 미래에 대해 논의하는 자리를 가졌다.


또한 SenseTime과 S-Lab은 "PointCloud-C 포인트 클라우드 인식 견고성 챌린지" 및 "모바일 지능형 사진 및 이미징 대회", "OmniBenchmark 범용 시각적 표현 챌린지" , "PSG 전체 장면 그래프 생성 챌린지" 대회도 주최하여 칭화대학, 베이징대학, 홍콩중문대학, 복단대학, 상하이교통대학, 베이징 항공우주대학, 싱가포르국립대학, 화웨이, 앤트파이낸셜 등 기업 및 학술 기관의 관심을 끌었다.


지난 시간 동안 SenseTime은 오픈 소스 생태계 구축에 적극적으로 참여하여 OpenMMLab, OpenDILab, OpenGVLab, OpenXRLab 등 일련의 오픈 소스 프로젝트를 발표하여 세계의 찬사와 주목을 받았다. 110개 이상의 국가와 지역의 연구원과 개발자가 SenseTime 오픈 소스 도구를 사용해 왔으며 OpenMMLab은 Github에서 60,000개 이상의 인용을 보유하고 있다.


SenseTime은 또한 난양공업대학, 상하이교통대학, 저장대학 등과 같은 세계 최고의 대학과 광범위하고 긴밀한 연구 협력을 하고 있으며 16 개의 공동 연구소를 설립하여 풍부한 인재 자원을 축적하여 SenseTime의 인공지능 혁신 체계의 견고한 토대를 마련하였다. 


앞으로도 SenseTime은 산업과 대학 및 연구 기관의 긴밀한 통합을 지속적으로 촉진하고 산업 발전에 지속적으로 기여할 것이다.