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CVPR 2020
致力于计算机视觉和模式识别包括颜色检测、跟踪、运动、物体识别、音响和目标检测。
CVPR 2020涵盖的话题:
- 分段和分组
- 运动和跟踪
- 人类的认识
- Shape-from-X
- 音响和结构与运动
- 颜色和纹理
- 照明和反射建模
- 基于图像的建模
- 传感器
- 形状表示和匹配
- 计算摄影和视频
- 早期和生物启发的愿景
- 视频分析和事件识别
- 优化方法
- 脸和姿态分析
- 视频监控
- 现场了解
- 图像和视频检索
- 医学图像分析
- 对机器人的愿景
- 对图形的愿景
- 统计方法和学习
- 计算机视觉的应用
- 文档分析
- 对象识别/检测/分类
CVPR--IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Location: United States
Date: June 2020
Deadline: TBD, about Nov
CVPR 2020 将在西雅图举行，时间是 6 月 13-19 日。
大会主席是 Gerard Medioni（南加州大学 & 亚马逊研究负责人，Amazon Go），Ramin Zabih（康奈尔大学）和 Terry Boult（科罗拉多斯普林斯分校）；程序主席是刘策（谷歌 & MIT）、Greg Mori（加拿大西蒙弗雷泽大学），Kate Saenko（波士顿大学）和 Silvio Savarese（斯坦福大学）。
其中，华人程序主席刘策清华大学本硕，在 MIT 取得博士学位（CSAIL），2014 年加入谷歌，现任资深研究科学家。除了出任 CVPR 2020 联席程序主席，刘策还在 CVPR 2017 和 ICCV 2015 担任领域主席。
论文录用列表
论文录用接收列表：
http://cvpr2020.thecvf.com/sites/default/files/2020-02/accepted_list.txt
计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布，一共有1470篇论文被接收，接收率为22%，相比去年降低3个百分点，竞争越来越激烈。
计算机视觉顶会CVPR2020官方今日发布接收论文列表（编号）：
http://cvpr2020.thecvf.com/sites/default/files/2020-02/accepted_list.txt
虽然我们目前还只能看到官方公布的接收论文ID，具体的接收论文还不清楚，但部分作者已经展示了自己被接收的工作，有些更是已经放出了开源代码。因此，经过小编的努力，我们收集了一批论文以及来自作者的介绍（因为无官方通知，如有错误，欢迎指出），列表如下，大家可以先去阅读一番了。
1. 视觉常识R-CNN，Visual Commonsense R-CNN
https://arxiv.org/abs/2002.12204
2. Out-of-distribution图像检测
https://arxiv.org/abs/2002.11297
3. 模糊视频帧插值，Blurry Video Frame Interpolation
https://arxiv.org/abs/2002.12259
4. 元迁移学习零样本超分
https://arxiv.org/abs/2002.12213
5. 3D室内场景理解
https://arxiv.org/abs/2002.12212
6.从有偏训练生成无偏场景图
https://arxiv.org/abs/2002.11949
7. 自动编码双瓶颈哈希
https://arxiv.org/abs/2002.11930
8. 一种用于人类轨迹预测的社会时空图卷积神经网络
https://arxiv.org/abs/2002.11927
9. 面向面向深度人脸识别的通用表示学习
https://arxiv.org/abs/2002.11841
10. 视觉表示泛化性
https://arxiv.org/abs/1912.03330
11. 减弱上下文偏差
https://arxiv.org/abs/2002.11812
12. 可迁移元技能的无监督强化学习
https://arxiv.org/abs/1911.07450
13. 快速准确时空视频超分
https://arxiv.org/abs/2002.11616
14. 对象关系图Teacher推荐学习的视频captioning
https://arxiv.org/abs/2002.11566
15. 弱监督物体定位路由再思考
https://arxiv.org/abs/2002.11359
16. 通过预培训学习视觉和语言导航的通用代理
https://arxiv.org/pdf/2002.10638.pdf
17. GhostNet轻量级神经网络
https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf
18. AdderNet:在深度学习中，我们真的需要乘法吗?
https://arxiv.org/pdf/1912.13200.pdf
19. CARS:高效神经结构搜索的持续进化
https://arxiv.org/abs/1909.04977
20. 通过协作式的迭代级联微调来移除单图像中的反射
https://arxiv.org/abs/1911.06634
https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper
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