计算机视觉在哪发表论文比较好,英才学院本科生在计算机视觉领域顶级会议ECCV发表论文...
来源:电子科技大学
近日,英才实验学院2014级本科生张靖义与阿联酋阿布扎比IIAI研究院(Inception Institute of Artificial Intelligence)合作的论文“Generative Domain-Migration Hashing for Sketch-to-Image Retrieval”成功入选计算机领域顶级会议之一的 European Conference on Computer Vision(ECCV,欧洲计算机视觉会议)。张靖义同学为该论文第一作者,电子科技大学为第一作者单位。该论文有望入选会议“Spotlight Section”,张靖义同学也将作为访问学生前往IIAI研究院实习。
图1:深度模型示意图
(其中,域迁移模块由两个生成器和两个判别器组成。右下的模块是哈希网络,红色的箭头代表从简笔画到真实图的循环生成过程,紫色箭头代表从真实图到简笔画的循环生成过程。)
图2:域迁移网络的结果展示图
(前两行是从简笔画生成真实图的结果。后两行是真实图到简笔画的生成结果。结果显示,我们的网络拥有双向域迁移的能力。)
图3:对sketchy数据集10类结果的t-SNE的结果分析图
(a-c分别是32,64,128比特真实图哈希码的结果,d-f分别是32,64,128比特的简笔画的哈希码的结果。结果显示,真实图片和简笔画图片属于同分布且各个类之间能很好地区分开。)
跨模态检索是一个非常热点且重要的问题,而利用简笔画去检索对应的真实图片不仅具有非常重要的研究意义,更具有很大的商业潜力。但传统的方法存在许多亟待改进的问题,如不能很好地减小两个图片域(domain)之间的差距,不能很好地将“类别检索”与“精细检索”统一到一个框架,检索的结果不理想等等。
该论文提出了一种新的方法来实现“域迁移”(Domain-migration),有别于传统的方法(即将两个特征空间的信息映射到同一个公共子空间),作者首次利用循环生成对抗网络(CycleGans)把简笔画变为“假的真实图片”,尽可能地保留两个空间的信息用于检索。该论文还将“类别检索”与“精细检索”统一到一个框架下,在许多数据集上取得了目前最好的效果。其中,在Sketchy数据集上效果比之前最好的方法提高了20.5%,在TU-Berlin数据集上提高了26.4%。
英才实验学院自2016年开始实施“本科生海外名校科研实习计划”,每年选拔优秀学子赴海外名校进行为期6个月以上的科研实习,两年来共派出14人赴美国达特茅斯学院、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州大学河滨分校、新加坡南洋理工大学、香港科技大学、IIAI研究院等世界知名大学和研究院进行科研实习。在校内和海外导师联合指导下,经过多年的科研训练,2018届毕业生在学术领域取得了丰硕的成果,全年级共发表33篇高水平论文,包括ACMMM、NIPS、ICLR、ICML、IJCAI、ECCV、SIGKDD、SIGIR、ICC、IoT、TVT等一系列国际顶级会议或期刊。
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