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史上最难的的CVPR2020终于来了!
由于疫情影响,今年原定于6.14开始的线下讨论会改成位于西雅图的线上会议。
在刚刚结束的CVPR 2020 开幕式上,悉数公布了本届CVPR最佳论文、最佳学生论文等奖项。值得一提的是,两个奖项的论文一作均为华人。
CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)作为全球顶级计算机会议之一,会议形式分为论文讨论会和短期课程,其目的是凭借极具性价比的研究,大力推动全球的计算机视觉行业的发展与进步。
根据本次Accept list接收情况来看,本次共接收文章1470篇(有效提交总数为5865篇),接受率为22%,比2018年的29.6%和2019年的25%都有下降,堪称CVPR史上最严的收稿会。
由于疫情,本次会议需要线上举行,项目主席Ce Liu很期待参会注册人数能有较大增长,今年的注册者,已经超过2018年参会注册人数。
华人作者比例高达39.2%,清华大学为最高产机构
由于疫情原因,转战线上的CVPR参会注册人数与前几年相比有一定程度的上升,但即使如此,与去年的9200人相比仍有小幅下降。
大会开场公布的数据,今年参与CVPR论文的作者数量高达16955位,其中中国作者比例达 39.2%,位居第一。
在中国作者的所属机构排名中,清华以340名位列第一,前10个机构中国高校占据了7席,包括上海交通大学、北京大学、浙江大学、中科大、北航、西安电子科技大学。
在接收主题方面,根据大会统计,视觉领域依然是当前最热门的主题,迁移/low-shot/半监督/无监督学习紧随其后,图像与视频合成、3D等也持续火热。
最佳论文
今年的最佳论文来自牛津大学。在论文中,研究人员提出了一种无需外部监督即可从原始单视图图像中学习3D变形对象类别的方法。该方法基于自动编码器,能够将每个输入图像分解为深度,反照率,视点和照明。
为了在不进行监督的情况下解开这些组件,研究人员利用了许多对象类别在原则上具有的对称结构,进而证明,通过照明推理帮助利用物体对称性,即使由于阴影而观看存在不对称也无碍。
金原林
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