时隔一年，盘点CVPR 2019影响力最大的20篇论文

2020 年 7 月 27 日 极市平台

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来源｜我爱计算机视觉

CVPR 2019 已经过去一年了，本文盘点其中影响力最大的 20 篇论文，这里的影响力以谷歌学术上显示的论文的引用量排序，截止时间为2020年7月22日。

其中的一些结论蛮有意思的：

1. 这 20 篇论文全部开源了。不开源的论文复现代价大，别人参考的门槛会高很多，维护好论文对应的开源软件能极大提高论文影响力。

2. 方向分布在GAN、人脸识别、神经架构搜索、语义分割、图像合成、姿态估计、迁移学习、3D目标检测、全景分割、目标跟踪、图像分类、网络结构设计（可变形卷积）、对抗学习、三维重建等方向。

3. 引用数排名第一的 StyleGAN 引用次数 956 远超第二名 ArcFace 689 次，和第三名 Mnasnet 486 次。第 10 名 FBnet 228次，第20 名 Sophie 157 次。

4. 这些论文绝大多数有工业界巨头的身影，英伟达贡献 2 篇（第一名来自英伟达），谷歌贡献 4 篇，Facebook 贡献 4 篇，亚马逊1篇，国内微软亚研院2篇，商汤 1 篇，京东 1篇。

5. 目标检测是计算机视觉领域非常火的方向，但入选的两篇全是3D点云目标检测。

6. 人脸识别在工业界应用很火，但只有一篇论文入前20（大名鼎鼎的 ArcFace），说明这个领域的技术也许已经趋于成熟。

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大家发现还有那些有意思的规律，欢迎在文末留言交流。

No.1 StyleGAN

A style-based generator architecture for generative adversarial networks

StyleGAN-基于样式的生成对抗网络

作者 | Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila

单位 | 英伟达

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.04948

代码 | https://github.com/NVlabs/stylegan

解读 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/63230738

引用次数 | 956

No.2 Arcface 人脸识别

Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition

用于深度人脸识别的加法角余量损失

作者 | Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou

单位 | 伦敦帝国学院；InsightFace

论文 | https://arxiv.org/abs/1801.07698

代码 | https://github.com/deepinsight/insightface

极市直播回放 ｜ CVPR2019 | ArcFace:构建高效的人脸识别系统（直播嘉宾：论文一作，帝国理工学院计算机系IBUG组博士生邓健康）

引用次数 | 689

No.3 Mnasnet，神经架构搜索

Mnasnet: Platform-aware neural architecture search for mobile

移动端自动设计网络

作者 | Mingxing Tan, Bo Chen, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Mark Sandler, Andrew Howard, Quoc V. Le

单位 | 谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/1807.11626

代码 | https://github.com/tensorflow/tpu/tree/

master/models/official/mnasnet

论文解读｜ 谷歌大脑用强化学习为移动设备量身定做最好最快的CNN模型

引用次数 | 486

No.4 DANet 场景分割（语义分割）

Dual attention network for scene segmentation

场景分割的双注意力网络

作者 | Jun Fu, Jing Liu, Haijie Tian, Yong Li, Yongjun Bao, Zhiwei Fang, Hanqing Lu

单位 | 中科院自动化所；京东；国科大

论文 | https://arxiv.org/abs/1809.02983

代码 | https://github.com/junfu1115/DANet

论文解读｜ 双重注意力网络：中科院自动化所提出新的自然场景图像分割框架

引用次数 | 400

No.5 AutoAugment 数据增广

AutoAugment: Learning augmentation strategies from data

作者 | Ekin D. Cubuk, Barret Zoph, Dandelion Mane, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le

单位 | 谷歌大脑

论文 | https://arxiv.org/abs/1805.09501

代码 | https://github.com/tensorflow/models/tree/

master/research/autoaugment

引用次数 | 377

No.6 SPADE 图像合成

Semantic image synthesis with spatially-adaptive normalization

具有空间适应性归一化的语义图像合成技术

作者 | Taesung Park, Ming-Yu Liu, Ting-Chun Wang, Jun-Yan Zhu

单位 | UC Berkeley ；英伟达；MIT CSAIL

论文 | https://arxiv.org/abs/1903.07291

代码 | https://github.com/NVlabs/SPADE

备注 | CVPR 2019 Oral

引用次数 | 292

No. 7 HRNet 人体姿态估计

Deep high-resolution representation learning for human pose estimation

用于人体姿态估计的深度高分辨率表征学习

作者 | Ke Sun, Bin Xiao, Dong Liu, Jingdong Wang

单位 | 中国科学技术大学；微软亚洲研究院

论文 | https://arxiv.org/abs/1902.09212

代码 | https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch

论文解读 | 打通多个视觉任务的全能骨干：HRNet

引用次数 | 282

No.8 Auto-Deeplab NAS+语义分割

Auto-deeplab: Hierarchical neural architecture search for semantic image segmentation

作者 | Chenxi Liu, Liang-Chieh Chen, Florian Schroff, Hartwig Adam, Wei Hua, Alan Yuille, Li Fei-Fei

单位 | 约翰斯霍普金斯大学；谷歌；斯坦福大学

论文 | https://arxiv.org/abs/1901.02985

代码 | https://github.com/tensorflow/models/tree/

master/research/deeplab

备注 | CVPR 2019 Oral

引用次数 | 233

No.9 迁移学习

Do better imagenet models transfer better?

作者 | Simon Kornblith, Jonathon Shlens, Quoc V. Le

单位 | 谷歌大脑

论文 | https://arxiv.org/abs/1805.08974

代码 | https://github.com/lsh3163/Imagenet-Better

备注 | CVPR 2019 Oral

引用次数 | 232

No.10 FBNet 神经架构搜索

FBnet: Hardware-aware efficient convnet design via differentiable neural architecture search

通过可微的神经架构搜索实现硬件感知的高效convnet设计

作者 | Bichen Wu, Xiaoliang Dai, Peizhao Zhang, Yanghan Wang, Fei Sun, Yiming Wu, Yuandong Tian, Peter Vajda, Yangqing Jia, Kurt Keutzer

单位 | UC Berkeley；普林斯顿大学；Facebook

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.03443

代码 | https://github.com/facebookresearch/

mobile-vision

引用次数 | 228

No.11 PointRCNN 3D目标检测

Pointrcnn: 3d object proposal generation and detection from point cloud

PointRCNN 第一个基于原始点云的3D目标检测

作者 | Shaoshuai Shi, Xiaogang Wang, Hongsheng Li

单位 | 香港中文大学

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.04244

代码 | https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN

解读 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/71564244

引用次数 | 207

No.12 Pointpillars 3D目标检测

Pointpillars: Fast encoders for object detection from point clouds

从点云中进行目标检测的快速编码器

作者 | Alex H. Lang, Sourabh Vora, Holger Caesar, Lubing Zhou, Jiong Yang, Oscar Beijbom

单位 | nuTonomy: an APTIV company

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.05784

代码 | https://github.com/nutonomy/second.pytorch

引用次数 | 191

No.13 全景分割开山之作

Panoptic segmentation

‍作者 | Alexander Kirillov, Kaiming He, Ross Girshick, Carsten Rother, Piotr Dollár

单位 | FAIR；海德堡大学

论文 | https://arxiv.org/abs/1801.00868

代码 | https://github.com/facebookresearch/detectron2/

引用次数 | 186

No.14 Siamrpn++ 目标跟踪

Siamrpn++: Evolution of siamese visual tracking with very deep networks

作者 | Bo Li, Wei Wu, Qiang Wang, Fangyi Zhang, Junliang Xing, Junjie Yan

单位 | 商汤；中科院自动化所；中科院计算所

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.11703

代码 | http://github.com/STVIR/pysot

主页 | http://bo-li.info/SiamRPN++/

解读 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/56254712

引用次数 | 188

No.15 SiamMask 目标跟踪

Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach

作者 | Qiang Wang, Li Zhang, Luca Bertinetto, Weiming Hu, Philip H.S. Torr

单位 | 中科院自动化所；牛津大学；FiveAI

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.05050

代码 | https://github.com/foolwood/SiamMask

主页 | http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask/

论文解读 | CVPR2019 | SiamMask：视频跟踪最高精度

引用次数 | 185

No.16 亚马逊图像分类大礼包

Bag of tricks for image classification with convolutional neural networks

作者 | Tong He, Zhi Zhang, Hang Zhang, Zhongyue Zhang, Junyuan Xie, Mu Li

单位 | 亚马逊

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.01187

代码 | https://github.com/dmlc/gluon-cv

论文解读｜ 亚马逊团队调参秘籍：用CNN进行图像分类的高实用Tricks合集

引用次数 | 183

No.17 升级版可变形卷积

Deformable convnets v2: More deformable, better results

作者 | Xizhou Zhu, Han Hu, Stephen Lin, Jifeng Dai

单位 | 中国科学技术大学；微软亚洲研究院

论文 | https://arxiv.org/abs/1811.11168

代码 | https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

论文解读 | 目标检测：Deformable ConvNets v2算法笔记

引用次数 | 182

No.18 对抗学习

Feature denoising for improving adversarial robustness

作者 | Cihang Xie, Yuxin Wu, Laurens van der Maaten, Alan Yuille, Kaiming He

单位 | 约翰斯霍普金斯大学；FAIR

论文 | https://arxiv.org/abs/1812.03411

代码 | https://github.com/facebookresearch/ImageNet-Adversarial-Training

引用次数 | 179

No. 19 DeepSDF 三维模型表示（三维重建）

Deepsdf: Learning continuous signed distance functions for shape representation

作者 | Jeong Joon Park, Peter Florence, Julian Straub, Richard Newcombe, Steven Lovegrove

单位 | 华盛顿大学；麻省理工学院；Facebook Reality Labs

论文 | https://arxiv.org/abs/1901.05103

代码 | https://github.com/facebookresearch/DeepSDF

引用次数 | 172

No. 20 Sophie 行人路径预测（自动驾驶领域）

Sophie: An attentive gan for predicting paths compliant to social and physical constraints

作者 | Amir Sadeghian, Vineet Kosaraju, Ali Sadeghian, Noriaki Hirose, S. Hamid Rezatofighi, Silvio Savarese

单位 | 斯坦福大学；佛罗里达大学；阿德莱德大学

论文 | https://arxiv.org/abs/1806.01482

代码 | https://github.com/StanfordVL/sophie

引用次数 | 157

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