从CVPR2020可以看出哪些人工智能的研究热点和未来趋势？

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来源：知乎问答

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知乎高质量回答

一、作者：ICOZ
Chi Zhang, PhD in ML & CV, NTU
https://www.zhihu.com/question/394503940/answer/1284207939

据我观察，Parametrized optimization 会是一个有意思的方向，推荐Brandon Amos 的CVPR 2020 workshop talk On differentiable optimization for control and vision.

简单来说,就是优化问题里嵌入一个优化问题，后层的layer的input是这个嵌入的optimization问题的solution，然后还能实现梯度传播。

这种模型的好处在于我们可以更好的通过一个sub optimization problem来表达我们的优化需求，植入到网络学习中。这个嵌入的问题可以是个convex problem， 也可以是一个non-convex problem，核心问题就是gradient怎么流过这个embedded optimization problem。

列举几个应用场景和技术的例子。

1.一个bi-level optimization task，像MAML。目的是学习一个好初始化网络，让他可以很快的被finetune从而适应新的task。内部的optimization problem就是通过finetune layer来适应新的task，外部的优化问题是学习网络的初始化weight，早期解决梯度传播的技术是二阶导数，后来也有用implicit gradient来改进。

2. 一个graph matching问题，假如我们没有node correspondence的信息，但是又想基于matching的结果来进一步学习（比如学习node feature），怎么实现？我们首先要求解一个matching的optimization problem，这样就有个correspondence的信息，然后再基于matching的结果做运算。

比如在我最近的一篇工作DeepEMD: Differentiable Earth Mover's Distance for Few-Shot Learning，用EMD作为distance metric来求解structured representations之间的相似度做分类，内部的优化问题就是求解optimal matching flow (一个convex problem)，外部的optimization problem是学习CNN里的feature。

也可以用组合优化的技术实现类似的目的，比如 Deep Graph Matching via Blackbox Differentiation of Combinatorial Solvers

3. Brandon的talk里也给了一个例子，假如我们做multi label的分类问题，有K正确的class。sigmod 和softmax都不是特别适用，那怎么办？用optimization& constraint 的形式表达我们想要的（如图），从而用这么一个非closed-form的表达来计算loss，encourage K个class同时响应。

目前有几个开源的工作我觉得很好，不用自己写复杂的梯度传播过程就可以实现上述的功能。

• 比如QPTH：A fast and differentiable QP solver for PyTorch,一个differentiable的QP solver。
• Differentiable Convex Optimization Layers，QPTH的作者Brandon Amos在facebook参与的工作，把QP问题拓展到更广泛的convex场景，傻瓜式表达就可以定义问题。
• Differentiation of Blackbox Combinatorial Solvers，一个differentiable的组合优化solver，很适合用来做graph matching，也已经有工作这么做了。

二、作者：丶favor
厦门大学 计算机技术硕士在读
https://www.zhihu.com/question/394503940/answer/1267123344

1. self-attention全面替代卷积将成为研究热点。

2. Nas在其他非主流领域即将开始灌水。

3. Nas自身仍存在一些问题，依旧会是热点。

4. 相比之下，无监督和自监督学习也会被持续关注。

5. self-attention的剪枝和压缩可能会被做cv的关注。

6. 一类dynamic的文章（动态选择推理路径或者卷积核/激活函数）似乎听起来比较实用和划算。

7. 多模态pretrained bert遍地开花，但实际上大同小异，尤其是在自监督任务上。未来可能会往end-to-end上面靠，参考pixel-bert。包括video bert估计也要遍地开花一波。

8. 目标检测，语义分割有种凉凉的感觉，靠着SOTA度日，AP即使刷到55还是觉得凉凉。。因此Fair的transformer模型会引起关注。

9. 多模态领域不限于vqa,image captioning，基本被transformer支配了，未来没有新的insight的话将继续被支配。

10. 机器人视觉导航虽然我不太清楚这是个啥，但好像大多数不是best paper就是oral。

11. 由于内卷得厉害，很多领域再不出新的数据集就要gg了。

三、作者：Cogito2012
计算机博士生
https://www.zhihu.com/question/394503940/answer/1268566148

谈下我了解的几个方面：

1. 3D任务的热度将持续上升。以3D object detection为例，目前rgb+point cloud方案连KITTI这种小数据集的榜单都还没刷饱和，预期单目3D检测以及在nuScenes、BDD等大型自动驾驶数据集上的算法文章会越来越多。

2. 不同模态数据和任务的组合越来越多样。比如视频、文本、音频将在captioning，segmentation, prediction，generation，grounding等各种任务上开花。

3. 成熟的视觉任务上将出现更多不同于监督学习的文章。比如自监督学习、元学习、强化学习、贝叶斯深度学习、终身学习等machine learning算法在cv任务上的应用。目前来看，自监督学习（self-supervised learning）大有可为。

4. Bert/Transformer等NLP领域的模型，将在更多的CV任务上屠榜，最近fair的DETR就是个很好的风向标。

5. 行为/动作识别与分析方面，每年文章无数，但未来将出现更多细粒度动作分析文章，比如mmlab的FineGym数据集满分论文也是个很好的风向标。

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