CVPR 2020录用率十年最低,商汤官宣62篇入选
允中 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
又到一年一度秀视觉实力时。
AI独角兽商汤,今日官宣CVPR 2020成绩单。
作为AI视觉领域最重要的顶会,商汤一向成绩不俗——今年商汤及其联合实验室共有62篇入选,而且还是在整体录用率创下新低的情况下。
根据CVPR官方数据,本届CVPR大会共收到6656篇投稿,接收论文1470篇,录用率约22%,低于ICCV 2019论文录用率(25%),为十年以来CVPR论文录用率最低。
而商汤本年入选的论文,分布在多个领域,包括:对抗式生成模型、三维点云理解与分析、训练加速与模型量化、视频理解与分析、网络结构搜索等。这些突破性的计算机视觉研究也有丰富的应用场景,将为推动AI行业发展作出贡献。
例如,入选CVPR 2020论文《对人脸生成模型的隐空间可解释性分析》提出了一种简单而通用的技术InterFaceGAN,用于在潜在空间中进行语义人脸编辑,可控制姿势以及其他面部属性,例如性别、年龄、眼镜等,还能够纠正GAN造成的伪影。
这种方法对GAN的隐空间进行了深入分析,能更好理解GAN是如何将一个随机噪声转化为一张高质量图片的。
如何提升深度学习的训练速度,一直是人工智能领域研究的难点。商汤入选CVPR 2020的论文《用于加速卷积神经网络训练过程INT8训练技术》,提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术,采用8比特数值训练模型,可以极大地提升训练速度,减少计算损耗,而且训练精度几乎无损。
论文地址:
https://arxiv.org/pdf/1912.12607.pdf
传送门:
其他代表性入选论文,我们也汇集了下地址:
TSD目标检测算法:
https://github.com/Sense-X/TSD
基于空间修剪的NAS算法
论文地址:
http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1910.02543v1
Anchor-free目标检测新网络
论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2003.09119.pdf
代码地址:
https://github.com/KiveeDong/CentripetalNet
基于贪心超网络的One-Shot NAS方法
GreedyNAS: Towards Fast One-Shot NAS with Greedy Supernet
https://arxiv.org/abs/2003.11236
对于上述论文有解读或交流兴趣的朋友,也欢迎留言区告诉我们。
意愿强烈又人数不少的话,我们也可以发起个学习班,邀请当事作者来讲解分享,一起进步~
另,今年CVPR原计划将于6月14日-18日在美国华盛顿州西雅图举行,此前官网宣称仍将线下举行。
— 完 —
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