每日论文 | ECCV 2018最佳论文揭晓；推荐系统论文汇总

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Group Normalization

本文来自Facebook AI研究院何恺明带领的团队，获ECCV 2018最佳论文提名。批规范化（BN）是深度学习的里程碑式的技术，能够训练多种网络。但是用批量维度进行规范化会带来很多问题：当批量尺寸变小时会使批规范化的错误增加，这就限制了BN的使用情景。在这篇论文中，我们提出了群体规范化（Group Normalization），作为BN的替代。它可以将通道分为不同的组，对每一组的平均数和变量进行规范化。

地址：https://arxiv.org/abs/1803.08494

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Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection from RGB Images

本文是ECCV 2018最佳论文，作者针对目标检测提出了一种基于RGB的实时通道，而且可以进行6D动作估计。这里的新型3D方向估计是基于自动去噪编码器的变体，是在3D模型的模拟对象上训练的。该编码器不需要现实的、经过标记的数据，可以生成多种测试感知器。

地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Martin_Sundermeyer_Implicit_3D_Orientation_ECCV_2018_paper.pdf

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Must-read papers on Recommender System

这是发布在GitHub上的一篇总结文，作者hongleizhang汇集了推荐系统有关的所有论文，感兴趣的读者可以去GitHub上浏览阅读。

地址：https://github.com/hongleizhang/RSPapers