ICCV 2019:谷歌獲最佳論文!中國入選論文最多,中科院、清華領跑

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  【新智元導讀】ICCV2019 最佳論文揭曉!來自谷歌和以色列理工學院的研究人員獲最佳論文獎。來自中國的被接收論文超過 350 篇,位居世界第一。商湯、華為、騰訊優圖、曠視等中國企業表現搶眼。本屆 ICCV 投稿數達到 4303 篇,是上屆的 2 倍,共收錄 1075 篇,接收率為 25%,較上屆略有下降。

  10 月 27 日至 11 月 2 日,ICCV2019 在韓國首爾舉辦。作為計算機視覺領域的頂會之一,本屆 ICCV 熱度空前。據官網數據显示,本屆 ICCV 註冊參會人數再創新高,超過 7000 人,是 2017 年 ICCV 的 2 倍。

   在論文收稿和入圍數量方面,ICCV 19 共收到論文投稿 4303 篇,最終入圍 1075 篇(官方數據),入選率為 25%,較上屆的 29% 有所下降。

  在投稿論文的關鍵詞上,佔據前列的分別為圖像、目標、檢測、3D、視頻、分割等。其中圖像(155 篇)、目標(104 篇)、檢測(101 篇)位列關鍵詞熱度前三位。上圖提取了投稿論文中排名前 75 位的關鍵詞的出現次數。

  ICCV 2019,中國力量不容小覷。

  ICCV 2019,中國軍團再次展現出不容小覷的實力,尤其在被接受論文數量方面優勢明顯,高達 350 多篇,位列世界第一,美國排第二,其次是德國、韓國。

  從投稿數的單位排名來看,高校方面,中科院遙遙領先,有 237 篇投稿,清華以 175 篇緊隨其後。企業方面,華為有 91 篇、百度有 47 篇。在接收結果出來之後,更多的中國企業公布了自己的戰績:商湯科技有 57 篇論文入選 ICCV 2019(包含 11 篇 Oral),同時在 Open Images、COCO、LVIS 等 13 項重要競賽中奪冠;華為諾亞方舟實驗室有 19 篇入選;騰訊優圖有 13 篇論文入選(包含 3 篇 Oral);曠視科技有 11 篇論文入選,還拿下了今年拿下 5 項任務冠軍。

  最佳論文獎(馬爾獎)  

  題目:SinGAN: Learning a Generative Model froma Single Natural Image

  作者:Tamar Rott Shaham, Tali Dekel, Tomer Michaeli 

  內容簡介: 本文介紹了 SinGAN,這是一種無條件的生成模型,可以從單個自然圖像中學習。我們的模型經過訓練,可以捕獲圖像內斑塊的內部分佈,生成高質量、多樣化的樣本,並承載與圖像相同的視覺內容。SinGAN 包含一個完全卷積的 GAN 金字塔,每個 GAN 負責學習圖像不同比例的 patch 分佈,可以生成任意大小和縱橫比的新樣本,這些樣本具有明顯的可變性,同時又可以保持訓練圖像的整體結構和精細紋理。 與以前的單圖像 GAN 方案相比,本文提出的方法不僅限於紋理圖像,而且並非有條件的(比如該方法可以從噪聲中生成樣本)。研究表明,生成的樣本通常可達到與真實圖像真假難辨的程度。

   論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.01164

  最佳學生論文獎

  《PLMP-Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility》獲 ICCV 2019 最佳學生論文獎,論文作者分別來自佐治亞理工學院、瑞典皇家理工學院以及捷克理工大學。

  作者:Timothy Duff、Kathlen Kohn、Anton Leykin、Tomas Pajdla

  論文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Duff_PLMP_-_Point-Line_Minimal_Problems_in_Complete_Multi-View_Visibility_ICCV_2019_paper.pdf

  Github 地址:https://github.com/timduff35/PLMP

  第一行紅色的點和藍色的線會獨立地被檢測到,點與線的排列也是獨立檢測的。第二行是一些點線排列示例,它們提供了新的極小值問題

  摘要:研究團隊通過透視相機(經過校準的)觀察到的點線一般排列,提出了所有極小值問題的完整分類,並證明對於超過 6 個相機、5 個點和 6 條線的情況,其總共只有 30 個極小值問題,不存在其它情況。

  研究團隊展示了一系列檢測最小值的測試,這些測試從對自由度進行計數開始,到於對代表性樣本的完全符號化與數值化的驗證結束。對於發現的所有極小值問題,研究團隊介紹了它們的代數程度,即解的數量,以衡量其固有難度。它還显示了問題的難度如何隨着視圖數量的增長而增長。重要的是,一些新的極小值問題在圖像匹配和三維重建中可能是實用的。

  最佳論文榮譽提名(2 篇) 

  題目:Asynchronous Single-Photon 3D Image

  作者:Anant Gupta、AtulIngle、Mohit Gupta 

  單光子雪崩二極管(SPAD)具有以皮秒級捕獲單個光子的獨特能力。但是,入射在基於 SPAD 的 3D 攝像機上的環境光(例如,陽光)會導致測量波形出現嚴重的非線性失真(堆積),從而導致較大的深度誤差。我們提出異步單光子 3D 成像,可減輕數據採集過程中的堆積現象。 

  我們的主要成果是,可以通過選擇覆蓋整個深度範圍的一系列偏移量來“平均化”堆積變形。我們開發了一個廣義的圖像形成模型,並進行了理論分析,以探索異步採集方案的空間並設計高性能方案。我們的仿真和實驗表明,在包括高環境通量在內的各種成像場景中,與最新技術相比,新方法的精度提高了一個數量級。

  論文地址:https://arxiv.org/abs/1908.06372 

  題目:Specifying Object Attributes andRelations in Interactive Scene Generation

  作者:Oron Ashual、Lior Wolf

  本文介紹一種從輸入場景圖生成圖像的方法。該方法將布局嵌入和外觀嵌入分開。雙重嵌入可以讓生成的圖像與場景圖更好地匹配,具有更高的視覺質量,並支持更複雜的場景圖。另外,嵌入方案支持每個場景圖多個和不同的輸出圖像,可以由用戶進一步控制。我們演示了對每個對象的兩種控制模式:(i)從其他圖像導入元素,以及(ii)通過選擇外觀原型在對象空間中進行導航。 

  論文地址:https://arxiv.org/abs/1909.05379

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