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CVPR 2019最佳論文公布了:來自CMU的辛書冕等人合作的論文獲得最佳論文獎

DPVg_AI_era ? 來源:lq ? 2019-06-23 08:18 ? 次閱讀
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剛剛,CVPR 2019最佳論文公布了:來自CMU的辛書冕等人合作的論文獲得最佳論文獎,最佳學生論文也由加州大學圣巴巴拉分校Xin Wang等人摘得。此外,經(jīng)典論文獎授予了李飛飛等人的杰出工作ImageNet。

備受矚目的CVPR 2019正在美國加州長灘舉行。作為計算機視覺和模式識別的頂級學術(shù)會議,每年的 CVPR 都匯聚了領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的前沿。而 CVPR 的最佳論文則更是備受關(guān)注,多有經(jīng)典。

CVPR 2019大會現(xiàn)場

而就在剛剛,CVPR 2019揭曉了最佳論文獎以及其他獎項。

最佳論文獎授予了卡內(nèi)基梅隆大學、多倫多大學、倫敦大學學院的辛書冕(Shumian Xin), Sotiris Nousias等人合作的論文A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction

最佳學生論文授予了加州大學圣巴巴拉分校、微軟研究院、杜克大學的Xin Wang, Qiuyuan Huang等人合作的論文Reinforced Cross-Modal Matching and Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation。

此外,經(jīng)典論文獎Longuet-Higgins 獎被授予了李飛飛、李佳等人的ImageNet工作。

根據(jù)CVPR官網(wǎng)的介紹,今年CVPR一共收到創(chuàng)紀錄的5165篇有效投稿,比去年的3309篇多出近2000篇。

經(jīng)過132位領(lǐng)域主席和2887位審稿人三個月的辛勤工作,最終有1294篇論文被接收,最終錄取率為25.2%。1294篇錄取論文中,有288篇被錄用為Oral論文。參會人數(shù)上,本屆CVPR也是盛況空前,超過9000人注冊。

CVPR 2019相關(guān)數(shù)據(jù)

本屆CVPR大會主席是馬里蘭大學Larry Davis教授、牛津大學Philip Torr教授,以及加州大學洛杉磯分校(UCLA)朱松純教授。本屆CVPR組織者中也不乏華人學者面孔,除UCLA朱松純教授擔任大會主席外,便利蜂 AI 研究院的華剛博士、加州大學圣地亞哥分校的屠卓文擔任程序主席。

會議的132位領(lǐng)域主席中,也有多位華人面孔,比如白翔、程明明、孫劍、賈佳亞、林達華、呂樂、馬毅、蘇昊顏水成、虞晶怡、張正友等等(不完全統(tǒng)計)。

接下來,新智元帶來CVPR 2019最佳論文獎及其他獎項的介紹:

最佳論文

最佳論文:

A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction

作者:Shumian Xin, Sotiris Nousias, Kiriakos N. Kutulakos, Aswin C. Sankaranarayanan, Srinivasa G. Narasimhan and Ioannis Gkioulekas

作者機構(gòu):卡內(nèi)基梅隆大學、多倫多大學、倫敦大學學院

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

摘要:

我們提出了一個新的理論,即在一個已知的可見場景和一個不在瞬態(tài)相機視線范圍內(nèi)的未知物體之間的Fermat path。這些光路要么遵守鏡面反射,要么被物體的邊界反射,從而編碼隱藏物體的形狀。

我們證明費馬路徑對應(yīng)于瞬態(tài)測量中的不連續(xù)性。然后,我們推導出一種新的約束,它將這些不連續(xù)處的路徑長度的空間導數(shù)與表面法線相關(guān)聯(lián)。

基于這一理論,我們提出了一種名為Fermat Flow的算法來估計非視距物體的形狀。我們的方法首次允許復雜對象的精確形狀恢復,范圍從隱藏在拐角處以及隱藏在漫射器后面的漫反射到鏡面反射。

最后,我們的方法與用于瞬態(tài)成像的特定技術(shù)無關(guān)。因此,我們展示了使用SPAD和超快激光從皮秒級瞬態(tài)恢復的毫米級形狀,以及使用干涉測量法從飛秒級瞬態(tài)微米級重建。我們相信我們的工作是非視距成像技術(shù)的重大進步。

最佳論文提名

獲得最佳論文提名獎的是:

Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People

作者:Zhengqi Li, Tali Dekel, Forrester Cole, Richard Tucker, Noah Snavely, Ce Liu, William T. Freeman

作者機構(gòu):Google Research

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1904.11111

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

作者:Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila

作者機構(gòu):NVIDIA

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1812.04948

最佳學生論文

最佳學生論文:

Reinforced Cross-Modal Matching and Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation

題目:面向語言視覺導航(VLN)的強化交叉模型匹配和半監(jiān)督模仿學習

作者:Xin Wang,Qiuyuan Huang,AsliCelikyilmaz,Jianfeng Gao,Dinghan Shen,Yuan-Fang Wang,William Yang Wang,Lei Zhang

Xin Wang,Yuan-FangWang,William Yang Wang 加州大學圣芭芭拉分校

Qiuyuan Huang,Asli Celikyilmaz,Jianfeng Gao,Lei Zhang 微軟研究院

Dinghan Shen 杜克大學

摘要:

視覺語言導航(VLN)是對真實智能體在真實 3D 環(huán)境內(nèi)執(zhí)行自然語言指令的任務(wù)。本文研究了如何解決這項任務(wù)的三個關(guān)鍵挑戰(zhàn):跨模態(tài)基礎(chǔ)、不適定反饋和泛化問題。

首先,我們提出了一種基于強化學習的新的強化交叉模型匹配(RCM)方法。我們特別將匹配的批評內(nèi)容作為內(nèi)在獎勵,以促進指令和智能體運動軌跡之間的全局性匹配,并利用推理導航器在本地視覺場景中執(zhí)行跨模態(tài) grounding。對 VLN 基準數(shù)據(jù)集的評估表明,我們的 RCM 模型在 SPL 上顯著優(yōu)于以前的方法,優(yōu)化幅度高達 10%,并達到了最先進的性能。

為了提高學習政策的可泛化性,文章進一步引入了自我監(jiān)督模仿學習(SIL)方法,通過模仿自己過去的高質(zhì)量決策來探索未見過的環(huán)境。結(jié)果表明,SIL 方法可以近似地獲得更好、更有效的策略,極大地降低了已見過和未見過的環(huán)境之間的成功率上的性能差距(由 30.7%降低至 11.7%)。

經(jīng)典論文:Longuest-Higgins 獎

Longuet-Higgins 獎是 IEEE 計算機協(xié)會模式分析與機器智能(PAMI)技術(shù)委員會在每年的 CVPR 頒發(fā)的 “計算機視覺基礎(chǔ)貢獻獎”,表彰十年前對計算機視覺研究產(chǎn)生了重大影響的 CVPR 論文。獎項以理論化學家和認知科學家 H. Christopher Longuet-Higgins 命名。

2019 年的 Longuet-Higgins 獎被授予了李飛飛、李佳等人的ImageNet工作:ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database。ImageNet可以說是計算機視覺領(lǐng)域最負盛名的工作,這篇論文發(fā)表于2009 年CVPR,目前已有11508次引用。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:CVPR 2019最佳論文重磅出爐!李飛飛ImageNet獲計算機視覺基礎(chǔ)貢獻獎

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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