25岁同济硕士生斩获中国首个CVPR最佳学生论文奖，他还是个「赛车发烧友」
新智元报道
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编辑：拉燕 好困
【导读】同济大学25岁硕士生拿下CVPR最佳学生论文奖，作者是个会说德语，爱玩儿赛车的计算机天才。
6月22日的CVPR大会上，颁奖嘉宾大声地念出了最佳学生论奖文获得者的名字——陈涵晟。
要知道，早在2001年，CVPR就设立了最佳学生论文奖。
在这20多年间，却从未有中国高校的学生获此殊荣。
而这名来自同济大学的25岁研二学生，就这样「一不小心」实现了「0的突破」。
除了陈涵晟，其他作者为阿里巴巴达摩院的王丕超、王帆、李昊，以及他在同济大学的导师熊璐、副导师田炜。
一篇论文天下闻
其实，能拿这种奖的大佬，不用看，都猜到他平时的生活是什么样子。
爱钻研的精神、天赋异禀的头脑以及偶尔的灵光一现。这些特征结合在一起，才造就了一个「最佳学生论文奖」。
稍微问问陈涵晟的同学就知道，陈涵晟就像一个标准的学霸一样，经常一个人敲代码敲到深夜。经常一个人在纸上比比划划，推导公式。到激动的地方，比如说犯了一个低级错误，还会拍大腿泄愤。
这些品质也让陈涵晟很轻松地就变得出类拔萃。
这篇获奖论文是陈涵晟2021年，在阿里达摩院以研究型实习生的身份，在实习中完成的。
根据中国科学网的报道，阿里达摩院算法专家王丕超曾表示，达摩院一般只招聘博士生。因为到了博士这个阶段，学生已经发过不少论文，院里也能看出大概的水平。一般是不会招硕士生的。
而上面也提到了，陈涵晟是同济大学研二的一名学生。
能让阿里达摩院破格录取，陈涵晟的能力可见一斑。
陈涵晟研一期间就曾在CVPR上发表过论文。
那时的他，刚刚加入自动驾驶领域一年多，在他的论文中就已经出现了「在PnP中加入不确定性」的要素。
虽然，据他自己说，是根据经验设计的，但王丕超博士还是觉得他是个苗子。
在联系陈涵晟之后，二人在面试后一拍即合。陈涵晟也对阿里达摩院的氛围、环境非常满意。两方的缘分就此埋下。
当然了，陈涵晟表示，阿里达摩院的计算资源很大。因为庞大的数据集所要求的算力是非常高的。陈涵晟后续的研究也对GPU算力有很高的要求。
陈在研究生期间的卓越表现，肯定离不开他本科期间打下的坚实基础。无论是从性格、专业知识还是钻研的精神，都在同济大学5年（同济汽车专业是5年）本科期间埋下了伏笔。
可以说，能在汽车学院读书，也算是圆了陈涵晟儿时的一个梦。
赛车、数学、计算机，可以说是陈涵晟的梦想三件套了。
更关键的是，他对这三者的热爱从来没有停止过。
在填报志愿的时候，他的选择停留在了同济大学的汽车专业和南京大学的计算机专业。最终，他还是选择了同济大学。
而进入同济大学以后，陈涵晟也没有满足于课本内的知识，他加入了大学内部的「翼驰车队」。
不同于一般的校园车队只参加比赛，同济大学的车队不光参加比赛，还要自己设计赛车。社团的性质是半商业化的。
团队里有上百人，他们经常一起参加大学生方程式赛车赛事（FSAE）。
据陈涵晟在车队的队友表示，刚进队的时候，陈也只是一个平平无奇的成员而已。
这里还有一个小插曲。陈涵晟在车队面试的时候，把自己好一通吹。引得队内别的大佬怒怼了一番。经此一事，陈涵晟进队后就开始踏踏实实地当打工仔。还在入队后解锁了熬夜通宵的「艺能」。
不过，因为对赛车的热爱，在还没有进队之前，陈涵晟就做足了准备。
据中国科学网的采访，陈涵晟刚开始经常拿着一本「赛车空气动力学设计」。休息的时候，还会看赛车工程相关的杂志充电。也正是专精的阅读让陈涵晟积累了大量相关知识。
到了后来，陈涵晟在空气动力学方面的专业知识，以及做一些仿真计算的能力开始慢慢地彰显出来了。
据他的队友表示，陈涵晟属于实干派。他们有的想法可能说说就过去了，但是陈涵晟一定会付诸实践。
可以说，陈涵晟在赛车队里经历了从打工小弟，到「Carry大佬」的转变。
而在接受采访时，陈涵晟表示，彼时自己对赛车的热爱其实追根溯源是对计算机的热爱。只不过那时的他没有能清晰地认识到这一点。
所以他总结自己大一大二的大学生涯，比较佛系。当然了，这种佛系不是我们普遍意义上理解的佛系。而是一种心态上的佛系，没有抽出精力好好思考未来的方向。
而到了大三大四这段时间，陈涵晟也来不及想那么多了。来自课业和车队的压力迫使他只能心无旁骛地横冲直撞。
陈涵晟在大三甚至还学会了「科学吹牛」
中国科学网采访了陈涵晟的同学宁同学，他表示，在陈涵晟一个人的操办下，凭借他丰富的知识，车队在空气动力学设计这一方面实现了突飞猛进的进步。
他们使用测压孔测量尾翼和扩散器的下压力，使用了独特的三段式尾翼布局形式，在仿真上对弯道工况的气动稳定性做了大量研究。甚至还绘制了气动图谱。
如此多的创新让同济的翼驰车队拿下了2019年日本FSAE的「最佳空气动力设计奖」。这对于中国的车队来说，还是首次在国外拿奖。
大量的专注让陈涵晟不得不把自己其余的兴趣爱好全部砍掉。也是在这个时期，他加入了校合唱队。用来调节自己疲惫的身体和精神。
也是在这个阶段，陈涵晟慢慢地开始转型了。
不再执迷于机械，而是挖掘到了自己真正感兴趣的计算机。
日本FSAE过后，陈涵晟开始静下心来思考自己未来的方向。在接受「汽车青年说」采访时，陈涵晟表示，大三大四紧张的忙碌过去后，他得以有机会开始进行真正和自己未来息息相关的自学。
大五那年，他加入了熊璐老师的课题组，开始学习CV和自动驾驶相关的知识。
据中国科学网报道，陈涵晟表示这个转型在外人看来可能并不容易。但是从自己的角度来说，明确了自己未来的方向以后的日子，才是最轻松最舒服的。
而这次拿奖的论文，其实在一开始也没有被大家赋予太高的期待。
王丕超博士表示，虽说这项工作确实很不错，但是没人料到最终能拿大奖。
中国科学网采访阿里达摩院算法专家唐家声时，他说道，由于最终获奖的结果大家没有预料到，以至于最终没有一位作者到现场参会，只能通过视频远程领奖。
颁奖的时候，王丕超博士还因为6点起床起得太早，表情管理没做好，看上去像是不屑一顾，令人捧腹。
来源：中国科学报
中国高校首次获奖
为了便于理解这篇论文的厉害之处，我们先做个小游戏体验一下！
首先，把双手向正前方伸直，与地面平行。然后，伸出两个食指，让指尖朝向对方。
接下来，移动两条胳膊，让双手食指指尖相碰。
很简单对吧！
现在，闭上一只眼睛再试试？
这时你会发现，自己在移动的时候明明看着是正对的，等到了跟前，两个指头竟然就错开了。
这便是「单目定位」造成的距离信息丧失，一个3D视觉领域的经典问题。
其实，不单单是人眼，对于摄像头也是这样。
而在自动驾驶领域，物体的准确位姿估计一直以来都是个难题。
比如在自动驾驶中，只有先计算出周边车辆的位姿，判断对方究竟是要加速、刹车还是变道，己方车辆才能做出对应操作，计算不准或者过慢都有可能引发事故。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.13254
这篇论文，便针对单目图像中的物体6自由度位姿估计问题，提出了一种通用的概率n点透视（PnP）算法——EPro-PnP（end-to-end probabilistic PnP）。
EPro-PnP算法可作为一个可微分模块插入到深度网络中，输出在 SE3 流形上的位姿概率密度分布，并通过最小化预测姿态与目标姿态分布之间的 KL 散度来实现端到端的物体位姿学习。
EPro-PnP结合了传统几何视觉与前沿深度学习领域的优势，在LineMOD数据集的6自由度物体位姿估计任务和nuScenes数据集的3D目标检测任务上均提升了位姿估计的精确度。
简单来说就是，EPro-PnP算法可以利用单张图片计算出3D物体在真实世界里的位置。
对此，陈涵晟谦虚地表示：它确实和其他论文不太一样，算是一个小突破，拿没拿奖我都觉得是一点小突破。
他相信，如果真正推广开来，是能为3D视觉乃至更广的领域提供新思路的。
作者简介
田炜，同济大学汽车学院助理教授、硕士生导师，主要研究方向为面向智能驾驶的环境目标感知技术和轨迹预测技术。
他是上海市浦江人才计划入选者，主持国家自然科学基金青年项目、上海市自然科学基金面上项目等横纵向课题，曾参与德国联邦教育研究部、德国博世研究院智能驾驶项目开发，并担任国际会议IEEE ITSC2015、FUSION2021、CVCI2021分会场主席，发表智能驾驶领域SCI/EI论文近40篇，著有专著2部。
熊璐，工学博士、教授、博士生导师。现任同济大学新能源汽车工程中心副主任。
熊璐教授长期从事汽车底盘控制、分布式驱动电动汽车动力学控制、智能驾驶相关科研工作，主持和参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目、973 计划、863 计划和国家支撑计划等多项国家和省部级项目。
发表SCI/EI 论文100 余篇，授权专利40 余项，参撰英文著作2部；曾获2011年中国汽车工业科技进步三等奖、2013年上海市科技进步一等奖、2019年上海市科技进步一等奖等多项奖励。
现任《同济大学学报》编委和国内外多个期刊的评审专家、国家自然基金和科技部重点研发计划等项目评审专家，担任国际汽车工程师学会（SAE）智能网联汽车技术委员会联合主席、中国汽车工程学会汽车智能交通分会副秘书长、中国汽车工程学会青年委员会副主任委员、中国自动化学会车辆控制与智能化专委会委员。
王丕超博士是阿里达摩院的高级算法工程师，曾入选AI 2000最具影响力的学者，并被斯坦福大学评为世界Top 2%的科学家。
他分别于2017年在澳大利亚伍伦贡大学获得计算机科学博士学位，2013年在天津大学获得信息与通信工程硕士学位，2010年在南昌大学获得网络工程学士学位。
王博士撰写了70多篇经同行评审的论文，其中有不少在IJCV、IEEE TIP、IEEE MM、IEEE THMS、CVPR、ICCV、AAAI、ACM MM等顶级期刊和会议上发表，并曾担任ICME 2021的领域主席。
新闻来源：
——The End——
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