清華大學計算機系教授衛東?澎湃新聞記者 嶽懷讓近日，“計算機視覺領域‘大牛’代季峰重回學界”的消息在國内科技界引起關注，現在小編就來說說關于清華大學計算機系教授衛東?下面内容希望能幫助到你，我們來一起看看吧!

清華大學計算機系教授衛東

澎湃新聞記者 嶽懷讓

近日，“計算機視覺領域‘大牛’代季峰重回學界”的消息在國内科技界引起關注。

澎湃新聞記者7月28日查詢發現，清華大學電子工程系官網“人員情況”欄目更新信息顯示，代季峰已入列該系信息認知與智能系統研究所副教授名單。

公開資料顯示，代季峰，博士，在清華大學自動化系于2009年和2014年分别獲得學士和博士學位。2012年至2013年間，他在加州大學洛杉矶分校訪學。2014年至2019年間，他在微軟亞洲研究院（MSRA）視覺組工作，曾擔任首席研究員、研究經理。2019年至2022年，他在商湯科技研究院工作，擔任基礎視覺、通用智能兩個二級部門負責人，執行研究總監。

代季峰的研究興趣為計算機視覺中的通用物體識别算法和跨模态通用感知算法。他在領域頂級會議和期刊上發表了30多篇論文，根據谷歌學術統計獲得了20000多次引用。他的一些工作，如區域全卷積網絡R-FCN、可變形卷積網絡Deformable ConvNets，被編入頂尖大學計算機視覺課程的講義中。他于2015、2016年獲得領域權威的COCO物體識别競賽一等獎，後續曆屆冠軍系統也均使用了他提出的可變形卷積模塊。

代季峰在商湯科技工作期間，曾經擔任本田-商湯自動駕駛研發項目的技術負責人。他是IJCV的編委，CVPR 2021和ECCV 2020的領域主席，ICCV 2019的公共事務主席，AAAI 2018的高級PC成員，北京智源人工智能研究院的青年科學家。

清華大學電子工程系官方微信公衆号7月13日發布的一則學術會議預告中，代季峰還以商湯科技研究院執行研究總監的身份拟發表題為《BEVFormer：新一代自動駕駛環視感知算法介紹》的介紹。

這篇主題演講的摘要中提到，随着智能駕駛落地應用場景不斷延伸，系統信息表達的準确度要求進一步提升。一個合格的智能駕駛系統，需要準确表示包括道路布局、車道結構、道路使用者等元素組成的周圍環境。然而，物體的距離、場景的深度信息在2D 感知結果上并不能得到有效呈現。這些信息才是智能駕駛系統對周圍環境進行正确判斷的關鍵。因此，3D 場景感知才是智能駕駛視覺感知的優選。

最近，基于多視角攝像頭的3D目标檢測在鳥瞰圖下的感知（Bird's-eye-view Perception, BEV Perception) 吸引了越來越多的注意力。一方面，将不同視角在 BEV 下統一與表征是很自然的描述，方便後續規劃控制模塊任務；另一方面，BEV 下的物體沒有圖像視角下的尺度和遮擋問題。如何優雅地得到一組BEV下的特征描述，是提高檢測性能的關鍵。

代季峰團隊提出BEVFormer 環視感知的新框架，通過使用時空注意力機制學習用以支撐多種自動駕駛任務的鳥瞰圖視角下的環境表征。總體而言，BEVFormer通過使用預定義的格栅化的鳥瞰圖查詢來與時間和空間特征進行交互，從而獲取時空信息。為了聚合空間信息，設計了一種空間交叉注意力機制，每個鳥瞰圖查詢在相機視角下的相關區域提取空間特征。對于時序信息，提出時序自注意力機制從曆史鳥瞰圖特征中獲取所需時序特征。在nuScenes數據集上達到了56.9 % NDS，比之前的最好效果高了9.0% NDS。

責任編輯：蔣晨銳 圖片編輯：金潔