校友动态 | “致远七期”毕业生游宇榕三篇论文分别被ICLR和CVPR 2022收录

自动驾驶汽车靠各种传感器「看到」这个世界，然后再借助人工神经网络处理来自传感器的数据。它们和人类不同，因为人类是有记忆的，一条路多走几次就熟了，但对于使用人工神经网络的自动驾驶汽车来说，这条路每天都是新的。这在天气恶劣时会成为一个问题，因为这种天气下，传感器往往没有那么可靠。为了缓解这一问题，来自康奈尔大学 Ann S. Bowers 计算机与信息科学学院和工程学院的研究人员在 CVPR 2022 上发表了两篇研究论文，在ICLR 22上发表了一篇论文，其核心思想是为自动驾驶汽车创造「记忆」，并在后续的行驶中使用这些记忆。

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论文 1 《HINDSIGHT is 20/20: Leveraging Past Traversals to Aid 3D Perception》。这项研究发现无监督的对于同一地点的历史数据可以极大地提高3D感知的性能。“此信息可作为特征添加到任何基于激光雷达的 3D 目标检测器中”，游宇榕说，“检测器和 SQuaSH 表示可以在没有任何额外监督或人工注释的情况下被联合训练，后者需要花费不少时间和精力”。

论文2《Ithaca365: Dataset and Driving Perception under Repeated and Challenging Weather Conditions》。18 个月的时间里，该小组驾驶一辆配置了激光雷达传感器的汽车在伊萨卡及其周围的 15 公里环路上重复行驶了 40 次，收集了沿途的环境（高速公路、城市、校园）、天气（晴天、雨天、下雪天）和一天中不同时段的信息。

论文 3《Learning to Detect Mobile Objects from LiDAR Scans Without Labels》又往前走了一步，提出了一种名为 MODEST（Mobile Object Detection with Ephemerality and Self-Training）的方法。作者让自动驾驶汽车从头开始学习整个感知流程，慢慢地，它会教会自己什么是其他交通参与者，什么是可以忽略的安全因素。然后，该算法可以可靠地检测这些目标，甚至在最初的重复遍历中不包括的道路上。

论文 1 和论文 3 的第一作者均为康奈尔大学博士生游宇榕（他也参与了论文 2）。游宇榕是上海交通大学致远学院2018届计算机科学方向（ACM班）毕业生，他在大一参加致远学院面试时，梁阿磊教授问了一个问题：“什么叫做人工智能？”，初入大学的他并没有回答出来，但自此他坚定踏上了人工智能研究道路，身体力行解答这个问题。

对于游宇榕来说，在致远求学的四年，有难以入眠的夜，也有难以忘怀的激动。四年里，他经历过大一时程序设计课机考爆零，也经历过编译器通关的喜悦。科研之路鲜花和荆棘并行，但他始终坚定人工智能的研究。他在大二暑假加入卢策吾教授的实验室开始了对计算机视觉和增强学习的研究，并分别在大三暑假赴斯坦福大学AI实验室，大四暑假赴康奈尔大学进行相关领域的科研实习。海外顶尖高校的科研实习让他开拓了科研视野、结识了许多有趣的灵魂。游宇榕说：“致远给了我追梦的机会、勇气与力量。我很感谢带领我走上科研道路的卢策吾老师，他给予了我信心和无与伦比的机会，我也很怀念 ACM 班里的小伙伴们，跟你们一起在致远度过的四年很开心。”

本科毕业后，游宇榕获得康奈尔大学、加州理工学院计算机科学博士全奖录取。最终，他选择了康奈尔大学攻读博士，师从该校计算机科学教授 Kilian Q. Weinberger 和计算机科学助理教授 Bharath Hariharan，重点研究计算机科学、机器学习等方向。

内容部分来自于机器之心公众号编辑 | 林依洁

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