深睿研究院8篇论文入选CVPR2019，图像识别与医学影像分析等技术实现了创新性突破

2019年6月16日-6月20日，全球计算机视觉与模式识别顶级会议（IEEE CVPR 2019）将在美国长滩拉开帷幕，本次会议论文收录工作已经结束。

CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)作为行业最顶级的研究型会议，每年被收录的论文均来自计算机视觉领域顶级团队，代表着国际最前沿的科研技术，并指引着计算机视觉领域未来的研究方向。本届CVPR总共录取来自全球顶级学术论文1299篇，中国团队表现不俗。

深睿AILAB 8篇论文入选CVPR 2019

根据CVPR 2019官网显示，共提交了7144篇论文，其中5165篇为有效投递论文，比去年CVPR2018增加了56%，最终录取了1299篇。这些录取的最新科研成果，涵盖了计算机视觉领域各项前沿工作。2019年深睿医疗有8篇论文被本届CVPR大会接收，跻身中国论文发布数量排名前列的科技公司之一。

深睿研究院CVPR2019录取论文在以下领域实现了创新性突破：医学影像微小病灶检测、细粒度图像分类、基于弱监督的显著性检测、图像与自然语言的综合理解，统计理论与深度学习相结合，采用“异常检测”新思路准确检测医学图像中富于变化的弱信号等前沿技术。这些全球领先的计算机视觉算法显示了深睿研究院在计算机视觉领域强大的核心人才储备、科研文化底蕴和技术创新能力。深睿研究院独创的算法已被应用于深睿医疗现有医疗AI产品中，同时对未来产品研发提供有力的技术支撑。

对于自研算法在智慧医疗领域的应用，研究院本次被录取了一篇文章题目为《基于级联生成式与判别式学习的乳腺钼靶微钙化检测（Cascaded Generative and Discriminative Learning for Microcalcification Detection in Breast Mammograms）》的论文。论文针对乳腺钼钯中的微钙化（直径<=1cm）检出问题提出了结合生成式和判别式模型的新思路。钙化检测对于乳腺癌的早期诊断十分关键，根据美国放射学院第五版BI-RADS标准，可疑恶性钙化点通常直径在1cm以内。因此，研究微钙化的检出算法具有重要的临床意义。

（论文中配图）

钼靶影像的微钙化点通常不到10个像素，且形态多变，再加上正常组织背景变化较复杂且样本量极大，仅使用判别式分类器很难提取到有效的特征。本篇论文设计了一个生成式模型“异常分离网络”，与判别式模型相结合，在公开和私有数据集上均超越了当前钙化检出的先进水平。深睿医疗2018年发布的一款基于乳腺钼靶的人工智能辅助诊断系统的产品，主要应用于乳腺癌的早期筛查和诊断，这篇论文中的算法已经在深睿这款产品上得到应用。

另外一篇入选论文《为自底向上细粒度图像分类服务的弱监督互补部件模型（Weakly Supervised Complementary Parts Models for Fine-Grained Image Classification from the Bottom Up）》提出了一种新颖且有效的框架—弱监督互补部件模型，来完成细粒度图像分类任务。

（论文中配图）

作者首先通过基于弱监督学习的物体检测和实例分割提取粗糙的物体实例，然后在尽可能保持多样性的原则下，对每个物体实例的最佳组成部件进行估计和搜索。实验表明本文提出的框架在一些常用的为细粒度图像分类服务的公开标准测试集上大幅度地超越了当前最先进的算法。

俞益洲教授领衔的深睿研究院，在2018年的科研攻坚战取得了阶段性的成果。俞教授本人在2018年度入选2019 IEEE Fellow以及2018ACM杰出科学，获得两项殊荣，并带领团队完成了7款医疗AI 领域的人工智能产品的研发。俞教授坦言成立深睿研究院的初衷就是为了可以集中企业最核心的技术力量，探索前瞻性的技术，为医疗AI提供领先的技术，为医疗机构提供优质的临床痛点的解决方案，同时培养优秀的医疗AI科技人才。目前深睿医疗已经和10多家国内外顶级学术机构建立长期学术科研合作，20多家顶级三甲医院建立长期临床科研合作。医疗AI任重道远，需要更多的科研人员投身其中，要有克服困难的决心，也要有进行长期技术积累的耐心。

深睿研究院CVPR2019收录论文列表如下：

[1]“Cascaded Generative and Discriminative Learning for Microcalcification Detection in Breast Mammograms”

Fandong Zhang, Ling Luo, Xinwei Sun, Zhen Zhou, Xiuli Li, Yizhou Wang, Yizhou Yu, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, June 16-20, 2019.

[2]“Towards Accurate Task Accomplishment with Low-Cost Robotic Arms”

Yiming Zuo, Weichao Qiu, Lingxi Xie, Fangwei Zhong, Yizhou Wang, Alan Yuille, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, June 16-20, 2019.

[3]“Convolutional Spatial Fusion for Multi-Agent Trajectory Prediction”

Tianyang Zhao, Yifei Xu, Mathew Monfort, Wongun Choi, Chris Baker, Yibiao Zhao, Yizhou Wang, Yingnian Wu, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, June 16-20, 2019.

[4]“Completeness Modeling and Context Separation for Weakly Supervised Temporal Action Localization”

Daochang Liu, Tingting Jiang, Yizhou Wang, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, June 16-20, 2019.

[5]“Cross-Modal Relationship Inference for Grounding Referring Expressions ”

Sibei Yang, Guanbin Li, Yizhou Yu,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019.

[6]“Weakly Supervised Complementary Parts Models for Fine-Grained Image Classification from the Bottom Up ”

Weifeng Ge, Xiangru Lin, Yizhou Yu, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019.

[7]“Multi-Source Weak Supervision for Saliency Detection”

Yu Zeng, Huchuan Lu, Lihe Zhang, Yunzhi Zhuge, Mingyang Qian, Yizhou Yu,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019.

[8]“Towards Rich Feature Discovery with Class Activation Maps Augmentation for Person Re-Identification”

Wenjie Yang,Houjing Huang,Zhang Zhang,Xiaotang Chen,Kaiqi Huang,Shu Zhang. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019.

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