哪些研究闪耀CVPR 2019?
在该备受瞩目的AI顶会落幕之际,外媒VentureBeat盘点了十项不能错过的新研究、新进展。
基本从今年5165篇论文中找出了最受关注的研究。
详情如下:
英特尔的论文:Acoustic Non-Line-of-Sight Imaging,描述了一种用声学方法重建非视线内物体图像的系统。
传送门:http://vladlen.info/publications/acoustic-non-line-sight-imaging/
英伟达的STEAL AI,提出一种更精确地检测和预测物体开始和结束位置的方法,可以改进对现有计算机视觉模型的推断,并为未来模型标记训练数据。
传送门:https://arxiv.org/abs/1904.07934
微软提出了ObjGAN,可以理解一段说明文字,生成草图布局,并根据确切描述完善图像细节。
传送门:https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/object-driven-text-to-image-synthesis-via-adversarial-training/
给GAN一句描述,它就能按要求画画,微软CVPR新研究 | 附PyTorch代码
IBM则提出了标签集操作(LaSO)网络。
传送门:https://arxiv.org/pdf/1902.09811.pdf
Facebook展示了AI Habitat,这是一个开源模拟器,可以训练智能体在模拟公共环境中运行。
传送门:https://arxiv.org/abs/1904.01201
最佳论文,由CMU、多伦多大学和伦敦大学学院拿下。
题为一个用于非视线内物体形状重建的费马路径理论。
他们提出了一种使用光源、传感器和计算机视觉算法,用于推断角落隐藏的物品的形状。
论文委员会表示,这一研究成果,在解决“非视线内的物体形状重建”方面向前跨越了一大步。
这篇论文的第一作者为Shumian Xin,中文名为辛书冕,本科毕业于西安交通大学,现在是CMU博士二年级学生。
传送门:https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2019/june/nlos-imaging.html
最佳学生论文,花落加州大学圣巴巴拉分校、微软雷蒙德研究院和杜克大学。
题为用于视觉—语言导航的强化跨模态匹配和自我监督模仿学习。
论文委员会在授奖时表示,在计算机视觉非常重要的视觉导航领域,这一研究通过视觉语言相结合,展现了令人激动的成果。
这篇论文的第一作者王鑫,2015年本科毕业于浙江大学,正在UCSB攻读博士学位,研究方向为自然语言处理、计算机视觉和机器学习。
传送门:https://arxiv.org/abs/1811.10092
荣誉奖,一篇英伟达新研究,提出替代GAN的生成器。
传送门:https://arxiv.org/abs/1812.04948
另一篇来自Google,世界首个在摄像机和人体同时运动情况下的深度学习景深预测算法,优于制作深度图的最先进工具。
传送门:https://arxiv.org/abs/1904.11111
https://mp.weixin.qq.com/s/vb7_XMsJ_LkFMqZmgUtUVA
最后,还有两项来自无人驾驶领域的重要开源数据集。
一项是Google兄弟公司Waymo,宣布开源包含完整传感器信息的全新标注数据集 Waymo Open Dataset,相比业内主流开源数据集,在传感器配置、数据集大小上都有很大提升。
包含了3,000个驾驶场景,600,000帧,大约2500万个3D边界框和2200万个2D边界框的16.7小时视频数据
传送门:https://waymo.com/open/
另一项是福特旗下的ArgoAI的开源数据集:Argoverse.
包括113个场景的3D跟踪注释,超过300,000个车辆轨迹,测试基准,290公里记录的道路车道,以及用于将传感器数据与地图数据连接的API。
传送门:https://www.argo.ai/2019/06/introducing-argoverse-data-and-hd-maps-for-computer-vision-and-machine-learning-research-to-advance-self-driving-technology/
值得一提的是,今年的CVPR参会人数再度刷新纪录,提交了5160篇论文,共接收1294篇,论文接受率为25.5%。
其中,投稿论文作者中,来自中国的最多,占比39%。
注册参会人数达到9227人,来自美国的人数最多,达4743人,来自中国大陆的有1044人,排在第二。
对今年CVPR,还有什么令你感到激动的研究吗?
欢迎在评论区补充~
作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
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