30篇「CVPR2020」最新论文抢先看！看计算机视觉2020在研究什么？

2020 年 2 月 28 日 极市平台

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来源：专知@微信公众号

最近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。这里整理来自Twitter、arXiv、知乎放出来的30篇最新CVPR论文，方便大家抢先阅览！这些论文包括视觉常识、视频超分处理、图像分类、目标跟踪等。

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

21. 深度神经网络的滤波嫁接

https://arxiv.org/pdf/2001.05868.pdf

22. PolarMask：将实例分割统一到FCN

https://arxiv.org/pdf/1909.13226.pdf

23. 半监督语义图像分割

https://arxiv.org/pdf/1811.07073.pdf

24. 通过选择性的特征再生来抵御通用攻击

https://arxiv.org/pdf/1906.03444.pdf

25. 实时的基于细粒度草图的图像检索

https://arxiv.org/abs/2002.10310

26. 用子问题询问VQA模型

https://arxiv.org/abs/1906.03444

27. 从2D范例中学习神经三维纹理空间

https://geometry.cs.ucl.ac.uk/projects/2020/neuraltexture/

28. NestedVAE:通过薄弱的监督来隔离共同因素

https://arxiv.org/abs/2002.11576

29. 实现多未来轨迹预测

https://arxiv.org/pdf/1912.06445.pdf

30. 使用序列注意力模型进行稳健的图像分类

https://arxiv.org/pdf/1912.02184

为了方便大家下载，关注 极市平台 公众号后台回复“ CVPR2020 ” 就可以获取本文中30篇CVPR2020的论文pdf下载链接。

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*延伸阅读

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