计算机视觉国际顶会ICCV 2019最佳论文集锦

ICCV(International Conference on Computer Vision)与CVPR、ECCV并列为计算机视觉领域的三大顶级国际会议，是会议之眼A类、CCF A类会议。会议每两年召开一次，凭借高质量和低成本的优势为学生，学者和行业研究人员提供了非凡的价值。

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ICCV 2019于2019年10月27日至11月2日在韩国首尔的COEX会议中心举行。作为AI顶级峰会，今年的ICCV火爆非常，云集了众多行业巨头与科技大牛，论文投稿量高达4303篇，两倍于上一届的2143篇；但接收率仅为25.02%，低于2017年的29%，可见AI研究的火热也相对提升了行业门槛。本次大会一共收录了1077篇论文，主题涉及人脸识别、目标检测、语义分割、图像理解、小样本学习等领域，以上方向也是近年来计算机视觉研究的热点。本届大会评选出1篇最佳论文，1篇最佳学生论文，2篇最佳论文荣誉提名，7篇最佳论文提名，会议之眼小助手已经为大家整理了这些具有高光色彩的文章。（PS:文末有彩蛋）

Best Paper

SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image

Tamar Rott Shaham, Tali Dekel, Tomer Michaeli

论文简介：
作者提出了一种可以从一张图像进行学习的非条件性生成模型SinGAN。这个模型可以捕捉到所给图像中的各个小区域的内在联系，接着就能够生成多个高质量的与所给图像内容相似的图像。
SinGAN的结构可以看做是由多个全卷积生成对抗神经网络(Generative Adversarial Nets，GANs)组成的金字塔，这些GANs都负责学习图像中的某个小块中的数据分布，不同的GANs学习的小块的大小不同。这种设计可以让它生成具有任意大小和长宽比例的新图像，使其具有高可变性的同时仍然保留所给的训练图像的全局结构和纹理等细节特征。该方法的创新性在于它可以从噪声中生成样本。通过用户调研验证模型效果，发现人们很难分辨原始图像和生成的图像。
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Best Student Paper

PLMP - Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility

Timothy Duff, Kathlen Kohn, Anton Leykin

论文简介：
针对通过校准的透视相机完全观察到的点和线的一般排列，作者提出了所有极小问题的完整分类。通过证明，共有30个极小的问题存在，而在6个以上的摄像机，5个以上的点以及6条以上的线的情况下，则不存在该问题。作者进行了一系列极小值检测的实验，从对自由度的计算开始，到对有代表性的样本进行了完整的符号和数值验证。对于所有发现的极小问题，作者介绍了它们的代数度，即度量其内在困难的解的数量。它显示了问题的难度如何随着视图数量的增多而增加。值得注意的是，几个新的具有很小代数度的极小问题可能会被应用在图像匹配和3D重建中。
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Best Paper Honorable Mentions

Specifying Object Attributes and Relations in Interactive Scene Generation

Oron Ashual，Lior Wolf

论文简介：
作者提出了一种从给定的场景图生成图像的方法。将图像构造布局与物体外观分割开来。通过双重嵌入使生成的图像可以更好地匹配输入的场景图，同时这个嵌入方法还可以从同一个场景图中生成多个不同的输出图像，用户也能控制这个生成过程。目前项目已开源：http://github.com/ashual/scene_generation。
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Asynchronous Single-Photon 3D Imaging

Anant Gupta，Atul Ingle， Mohit Gupta

论文简介：
单光子雪崩二极管（Single-photon avalanche diodes，SPAD）在基于飞行时间的深度测量中得到了越来越多的应用，因为它们具有以皮秒精度捕捉单个光子的独特能力。不过，环境光照（比如阳光）会对基于SPAD的3D相机产生干扰，给捕捉到的波形带来严重的非线性失真，从而造成深度测量错误。作者在论文中提出了新的非同步式单光子3D成像，这是一类可以缓解光子捕捉过程中的连续命中问题的新的捕捉模式。

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Best Paper Nomination

Larger Norm More Transferable: An Adaptive Feature Norm Approach for Unsupervised Domain Adaptation
Ruijia Xu, Guanbin Li, Jihan Yang, Liang Lin

Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds
Charles R. Qi, Or Litany, Kaiming He（何恺明）, Leonidas J. Guiba

Unsupervised Deep Learning for Structured Shape Matching
Jean-Michel Roufosse, Abhishek Sharma, Maks Ovsjanikov

Gated2Depth: Real-time Dense Lidar from Gated Images
Tobias Gruber, Frank Julca-Aguilar, Mario Bijelic, Werner Ritter, Klaus Dietmayer, Felix Heide

Local Aggregation for Unsupervised Learning of Visual Embeddings
Chengxu Zhuang, Alex Lin Zhai, Daniel Yamins

Habitat: A Platform for Embodied AI Research
Manolis Savva, Abhishek Kadian, Oleksandr Maksymets, Yili Zhao, Erik Wijmans, Bhavana Jain, Julian Straub, Jia Liu, Vladlen Koltun, Jitendra Malik, Devi Parikh, Dhruv Batra

Robust Change Captioning
Dong Huk Park, Trevor Darrell, Anna Rohrbach

大家可以登陆ICCV官方网站查询所有收录论文：

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