CVPR 2022黄煦涛纪念奖（Thomas Huang Memorial Award）由知名华人女科学家、斯坦福大学计算机科学系首任红杉教授李飞飞获得。
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黄煦涛纪念奖以计算机视觉领域泰斗黄煦涛命名，其设立是为了表彰在计算机视觉领域长期作出贡献、研究和指导的杰出人士。该奖项自2021年开始，每年颁发给博士毕业后至少7年的研究人员，最好是职业生涯中期（博士毕业不能超过25年）。该奖的候选人考虑CV领域的所有研究人员，奖励包括3000美元现金和一块奖牌。 提到黄煦涛先生，不由让人想到计算机界流传的“中国计算机视觉40年传承”。 “16年前，黄煦涛去香港过圣诞，无意间发现一同聚会的几位计算机视觉的领军人物均相差10岁，分别是：1936年出生的黄煦涛、1946年出生的马颂德、1956年出生的高文、1966年出生的沈向洋。大家便讨论下一次聚会，是否能再找到另一位再年轻10岁的计算机视觉领军人物，讨论迅速指向同一个人，那便是沈向洋的学生、1976年出生的孙剑。”香港理工大学教授陈长汶在2020年的全球人工智能与机器人大会（GAIR） “Thomas S. Huang纪念专场—中国计算机视觉的40年传承”中谈道。 孙剑于大会前夕的离世让人惋惜，出自他的学生、好友的纪念文章现在依然可以看到很多。
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孙剑于1976年10月出生，曾任微软亚研院首席研究员，旷视首席科学家、研究院院长，主导旷视技术研发。孙剑此前曾两次获CVPR最佳论文奖，据程序主席华刚在会上介绍，“作为CV领域的知名学者，孙剑博士研究成果硕果累累。”Google Scholar数据显示，孙剑的论文引用量达到28万6千余次，h-index为121。 如果要说出孙剑博士的三篇论文代表作，那么华刚认为第一篇应该是“Stereo matching using belief propagation”。第二篇则是他带领团队完成的“去雾”论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”，这也是亚洲第一篇获得CVPR最佳论文奖的论文。 第三篇则是“Deep Residual Learning for Image Recognition”，这篇是与何恺明等团队成员携手创造出的残差网络ResNet，是孙剑最为人所熟知的工作，也是孙剑所有论文中引用量排名第一的。在2015年提出之后，ResNet拿下了ImageNet冠军，并获得了CVPR 2016最佳论文奖。 ResNet是世界上第一个超过百层的深度神经网络，也是深度学习领域最重要的研究之一。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大地消除了深度过大的神经网络训练困难问题。正是由于ResNet，神经网络的深度首次突破百层、最大的神经网络甚至超过了1000层。
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在今年，获得CVPR最佳论文奖的是苏黎世联邦理工学院、华盛顿大学、佐治亚理工学院、捷克理工大学合作的《Learning to Solve Hard Minimal Problems》。这篇论文提出了一种在RANSAC框架下求解困难几何优化问题的方法。原来的几何优化问题放宽会产生具有许多伪解的最小问题，而这篇论文提出的方法避免了计算大量的伪解。
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