10月23-27日，全球计算机视觉三大顶会之一，两年一届的欧洲计算机视觉国际会议ECCV（European Conference on Computer Vision）在以色列特拉维夫（Tel-Aviv） 火热召开。
本届ECCV论文总投稿数达5726余篇，共接收了1629篇，录用率仅为28.5%。商汤及联合实验室共70篇论文入选，继续领跑行业；论文聚焦解决自动驾驶、计算摄影、视频理解与分析、迁移学习、多模态等前沿研究和应用痛点。
除了论文取得佳绩，商汤科技-南洋理工大学联合研究中心 （S-Lab）斩获ECCV 2022 ICinW（预训练包含ImageNet-1k数据集）赛道世界冠军。截止目前，商汤科技及联合实验室在全球计算机视觉顶会发表了超过800篇学术论文，共荣获70多项世界冠军。
商汤科技联合创始人、研究院院长王晓刚表示：“坚持做真正有行业价值的学术研究、持续打造开放生态，是商汤在全球学术顶会上屡创佳绩的源动力。商汤鼓励研究员积极参与学术研究与交流，在研究中不断发现新问题、开创新领域。同时注重科技人才培养，集聚力量进行原创性引领性科技攻关。”
70篇论文入选，直击行业应用难题
商汤始终坚持产学研融合，关注产业需求和痛点，推动“产”与“研”互相促进、协同发展。商汤本届ECCV的70篇论文，不仅包括底层基础研究，还直击行业应用痛点。
例如论文《Unsupervised Domain Adaptation for Monocular 3D Object Detection via Self-Training》，在单目3D目标检测领域提出了一种新的无监督域自适应方法STMono3D，极大提升了自动驾驶模型的可迁移性和可拓展性。
如何提升夜景成像的图像质量在手机相机上仍然面临很多挑战。在论文《D2HNet: Joint Denoising and Deblurring with Hierarchical Network for Robust Night Image Restoration》中，商汤研究团队提出了一种基于深度学习的长曝光图像和短曝光图像的融合方案，在定性和定量分析上均优于现有行业方法。
如今视频走进人们日常生活、无处不在，如何将低帧率视频秒变丝滑高清？论文《Deep Bayesian Video Frame Interpolation》提出了一种连续视频插帧方法，可以将低帧率视频扩展到任意高帧率，从而实现视频顺滑性提升，慢动作播放，电子稳像等功能。
如何快速打造一个元宇宙数字人？论文《HuMMan: Multi-Modal 4D Human Dataset for Versatile Sensing and Modeling》贡献了HuMMan：一个大规模多模态4D人体数据集，能够助力更好的人体感知与建模的算法研究。
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