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    突發!微軟亞研CV大牛王井東離職,或將加入百度

    本文作者: 我在思考中 2021-09-16 09:59
    導語:在陸續流失高管后,微軟亞研開始失去杰出青年科學家。
    突發!微軟亞研CV大牛王井東離職,或將加入百度
    作者 | 青暮
    編輯 | 王亞峰

    據多位知情人士向雷鋒網爆料,微軟亞洲研究院計算機視覺大牛王井東已離職,或將加入百度。

    視覺計算組作為微軟亞研的靈魂團隊,陸續培養出了沈向洋、湯曉鷗、馬毅、孫劍、何愷明等老中青三代計算機視覺引領者,只可惜這些人都已遠去。

    王井東原為微軟亞洲研究院視覺計算組的首席研究員,研究領域包括神經架構設計、人體姿態估計、語義分割、圖像分類、目標檢測、大規模索引和顯著目標檢測。

    他是 ACM 杰出會員和 IAPR Fellow,曾任IEEE TPAMI、IEEE TMM、IEEE TCSVT副主編,以及CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM、IJCAI、AAAI等視覺、多媒體、AI領域頂級會議的區域主席。谷歌學術顯示,他目前論文總引用量為23950,h指數為69

    突發!微軟亞研CV大牛王井東離職,或將加入百度

    王井東本科就讀于清華大學自動化系,是個學霸,成績全年級第一。他2001年和2004年在清華大學自動化系先后獲得學士學位和碩士學位,碩士期間也曾獲得優秀碩士學位論文獎。2007年,他在香港科技大學計算科學與工程系獲得博士學位,同年進入微軟亞洲研究院。

    他的碩士導師是清華大學教授張長水,在碩士期間他曾去微軟亞研實習,接受沈向洋的指導,那是他與微軟亞研的初次結緣。攻讀博士學位階段,他成為了香港科技大學教授權龍的學生。

    突發!微軟亞研CV大牛王井東離職,或將加入百度

    權龍(左)和王井東(右)

    除此之外,在整個學術生涯中,王井東亦合作過多位知名AI學者,包括華先勝、田奇、梅濤、李世鵬等。

    加入微軟亞研后,王井東從研究員一步步上升為高級首席研究經理,并秉承微軟亞研一貫的高產傳統,發表了兩百多篇論文。

    突發!微軟亞研CV大牛王井東離職,或將加入百度

    王井東加入百度后,具體去向如何?

    因其過硬的實力,王井東或許可以成為百度研究院在視覺研究的“一把手”。

    AI工業界有句老話:得視覺者得天下。

    百度研究院歷來的掌舵人,從余凱、林元慶到王海峰,以及副院長張潼、集團首席科學家吳恩達等人,除了林元慶外,其他均為機器學習和NLP領域的學者,視覺領頭人屬實稀缺。

    更是從未有過Fellow級的計算機視覺專家。

    反觀這些年的騰訊(張正友、賈佳亞)、阿里(華先勝、張磊)、華為(田奇)、京東(梅濤),長期都有Fellow級知名計算機視覺學者坐鎮。

    這也難怪,百度的業務支柱是搜索和廣告,主要涉及文本信息檢索和推薦,自然和NLP、機器學習等技術更加契合,而在圖像領域,除了自動駕駛外,百度天然缺少線下物理世界的視圖場景,而線上圖像的數據識別和處理,本身并不具備太大難度,且實用價值不足,這對知名的計算機視覺專家來說,吸引力著實有限。

    業內人告訴雷鋒網,王井東加入百度自動駕駛部門也不無可能。

    其一,百度前機器人、自動駕駛實驗室主任及首席3D視覺科學家楊睿剛教授已在去年初加入嬴徹科技擔任CTO,這一職位一直空缺。

    其次,他的同門師弟AutoX創始人肖健雄,在自動駕駛方向頗為成功,這為王井東破圈進入自動駕駛領域有不少借鑒意義。

    王井東在計算機視覺領域特別是視覺感知方面的研究非常廣泛,比如人體姿態估計、語義分割、圖像分類、目標檢測等技術,對于自動駕駛來說都是很重要的感知功能。

    他還曾開發出HRNet模型,其通用性很強,不但可勝任人體姿態、分割、人臉關鍵點檢測、目標檢測等任務,體現了高分辨率表征的優點,并且從參數量、計算量以及最終結果看,都很有優勢。在CCF-GAIR 2020上,王井東詳細介紹了這一模型。在報告中,王井東表示:

    這個方法自從在CVPR發表以來,已經成為在人體姿態構建里一個標準的網絡,一些文章或者比賽都會采用HRNet架構。

    詳見:http://www.specdd.com.cn/category/smartsecurity/Qu1qbNlNCWdiaaf7.html

    突發!微軟亞研CV大牛王井東離職,或將加入百度

    而另外一聲音則預判,王井東深厚的三維視覺背景,有可能會去百度研究院,成為元宇宙、AR/VR等創新項目的支撐力量。

    可以預見,三維重建在未來必定會成為元宇宙最重要的基礎技術之一,玩家長期在虛擬空間中進行交互,離不開大量的重建和識別。

    王井東的導師權龍教授也曾告訴雷鋒網,三維重建包含三大問題:一、定位置。假如我給出一張照片,計算機視覺要知道這張照片是在什么位置拍的。二、多目。通過多目的視差獲取三維信息,識別每一個像素并進行匹配,進行三維重建。三、語義識別。完成幾何三維重建后,要對這個三維信息進行語義識別,這是重建的最終目的。三維重建不是最終的目的,最終的應用肯定要把三維重建和識別融為一體。


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    突發!微軟亞研CV大牛王井東離職,或將加入百度

    參考資料
    https://jingdongwang2017.github.io/
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/74153377

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