2018年计算机视觉和模式识别会议(CVPR)在美国盐湖城开幕。CVPR组委会宣布了最佳论文和最佳学生论文。
作为计算机视觉领域的全球三大学术会议之一(与ICCV和ECCV一起),今年CVPR收到了3,300份主要会议论文,并接受了979次会议。超过6500人将参加为期五天的会议,其中包括70场口头,21个教程,48个研讨会,1个年度博士联盟,以及该会议有史以来规模最大的工业展览会,有超过115家参展公司。
在最佳论文类别中获得最高荣誉的是“Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning ”。本文提出了一种计算方法,通过使用转移学习技术来解决与标记数据相关性降低的新任务,从而找出不同任务之间的相关性。这篇论文的第一作者是斯坦福大学的博士后研究员和大学伯克利分校的Amir Roshan Zamir,他指出,“这篇论文将转移学习的概念引入到机器学习和知觉上,解决一个已知问题。”(论文链接pdf/1804.08328.pdf)
与此同时,为了表彰年轻的研究人员对计算机视觉的杰出贡献,IEEE模式分析和机器智能(PAMI)技术委员会将PAMI年轻研究员颁发给了图宾根大学教授Andreas Geiger,以及Facebook人工智能研究(FAIR)的科学家何。
有1715名评审员被派去评估提交的CVPR 2018年的论文,比四年CVPR参与者的总数还要多。
谷歌人工智能研究科学家Jordi Pont-Tuset在他的博客中表示,生成对抗网络(GANs)有一天可能会赶上深度学习。
本文由 790游戏(www.790.kim)整理发布