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CVPR 2019:华人斩获两篇最佳论文,李飞飞ImageNet十年后再获殊荣

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大数据文摘
发布2019-06-20 12:09:27
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发布2019-06-20 12:09:27
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作者:宋欣仪、蒋宝尚

当地时间6月18日,CVPR 2019颁奖仪式在美国加州长滩开幕。

今年的CVPR上,华人收获颇丰,两篇最佳论文和最具影响力论文奖有华人的身影。

其中,来自卡内基梅隆大学的辛书冕等人获得了最佳论文奖,而最佳学生论文奖被加州大学圣巴巴拉分校的王鑫等人获得。李飞飞、李佳等人因 ImageNet的贡献获得最具影响力论文奖。

CVPR 2019历年论文提交和接收情况

此次论文评选竞争异常激烈,提交的论文数量就增加了56%,最终有1294篇论文被接收,录取率为25%。其中1294篇录取论文中,有288篇被录用为Oral论文。

在颁奖仪式上,CVPR 2019 三位大会主席(General Chair)之一的 UCLA统计学兼计算机科学教授朱松纯上台宣布会议开幕并进行开幕致辞,并介绍到今年的一个新变化是设立了Ethic Chair伦理主席和监察员维护并改善会议期间的气氛、减少歧视以及其它不良行为的发生。

由于很多前往参会的学者签证被拒,CVPR 2019组委会表示明年要考虑换一家不受影响的供应商。

华人学生斩获两篇最佳论文

CVPR 2019年最佳论文奖《A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction》的作者来自卡内基梅隆大学,多伦多大学和伦敦大学学院,论文一作辛书冕是卡耐基梅隆大学机器人研究院的博士二年级学生。

这篇文章提出了一种新的光费马路径(Fermat path)理论,来估计非视距物体(non-line-of-sight)的形状。非视距问题就是摄像头无法直接看到某些场景导致很多光子会因为散射或反射等情况朝着与镜头相反的方向前进。该方法首次做到精确恢复一些隐藏在角落里或者隐藏在漫射器后面的物体的形状。

论文地址:

https://www.ri.cmu.edu/publications/a-theory-of-fermat-paths-for-non-line-of-sight-shape-reconstruction/

最佳学生论文奖授予《Reinforced Cross-Modal Matching & Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation》,作者来自加州大学圣巴巴拉分校,雷德蒙德微软研究院和杜克大学,一作王鑫。

本文提出了一种视觉语言导航(VLN)任务的新方法,它结合了强化学习和自我监督模仿学习的优点,使机器人能够通过遵循引用环境地标的自然语言指令来导航到现实环境中的目标位置,模仿人类如何给出和遵循指示。该论文在同行评审中获得了所有三个“Strong Accept”,在投稿文章中审稿得分排名第一。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1811.10092

最具影响力的论文:李飞飞ImageNet十年后再获殊荣

PAMI Longuet-Higgins奖项是一项回顾性奖项,以理论化学家和认知科学家 H. Christopher Longuet-Higgins命名。该奖项旨在表彰CVPR论文在10年间持久的贡献与影响。相当于其它顶会近几年开始颁发的“时间检验奖”(Test-of-Time Award)。

2019年的 Longuet-Higgins 奖授予邓嘉、李飞飞、李佳等人的十年前发表在 CVPR 大会的论文《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》。论文自2009年发表以来催生了计算机视觉热潮,ImageNet由此成为计算机视觉识别领域的标杆。

ImageNet论文的第一作者普林斯顿大学助理教授邓嘉感慨:“2009年,ImageNet还不是最主流的作品,但是我们这个项目的所有人都认为它会产生很大的影响,所以我们付出了很多努力。它给我的一个启示是,不必做最受欢迎的事情,而是要做自己认为会产生影响的事情。“

谷歌、英伟达获最佳论文提名

最佳论文提名奖有两篇分别是《Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People》和《A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks》。其中第一篇来自谷歌,据委员会介绍这篇论文尝试了从含有人的单视角视频重建场景的三维结构。论文中呈现了具有洞见的数据集创建过程(静止不动),而且对当前最优秀的算法的执行也无懈可击。

第二篇论文来自英伟达,论文作者是Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila,这篇论文最主要的贡献是在生成高逼真度人脸这一研究方向上作出了继续的进步,尤其在生成过程的可控制性以及不同属性之间的互相搭配方面作出了改进。

论文链接:

https://arxiv.org/abs/1812.04948

https://arxiv.org/abs/1904.11111

论文投稿:39%的论文来自中国

前面也提到,CVPR 2019 的论文相比去年增加了 56%,增速也增加了26%。程序主席之一的 UIUC 教授 Derek Hoiem戏称,只需要到2028年,CVPR 就可以收到 108 亿篇投稿,全地球平均每个人都至少有一篇论文投稿。

大多数论文投稿来自大学,另外,大多数论文来自亚洲。如果按照国家来分的话,大约39%的论文来自中国作者们。

除此之外,提交了最多审稿意见的其实是企业,来自谷歌、Facebook、微软的审稿人数量都排进了前五。

已经获得博士学位的学校教职人员、研究人员的比例为72%,尚未获得学位的学生为28%。对于有丰富学识的学者,现在有很多都到了企业任职。

CVPR 2019 论文提取的热门词汇

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原始发表:2019-06-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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