ICCV 2019:谷歌获最佳论文!中国入选论文最多,中科院、清华领跑

10 月 29 日 新智元




  新智元报道  

编辑:大明、张佳
【新智元导读】ICCV2019最佳论文揭晓!来自谷歌和以色列理工学院的研究人员获最佳论文奖。来自中国的被接收论文超过350篇,位居世界第一。商汤、华为、腾讯优图、旷视等中国企业表现抢眼。本届ICCV投稿数达到4303篇,是上届的2倍,共收录1075篇,接收率为25%,较上届略有下降。新智元 AI 朋友圈与AI大咖一起讨论吧~


10月27日至11月2日,ICCV2019在韩国首尔举办。作为计算机视觉领域的顶会之一,本届ICCV热度空前。据官网数据显示,本届ICCV注册参会人数再创新高,超过7000人,是2017年ICCV的2倍。
 
在论文收稿和入围数量方面,ICCV 19共收到论文投稿4303篇,最终入围1075篇(官方数据),入选率为25%,较上届的29%有所下降。


可以看到,本届ICCV收到的论文投稿数量较上届翻了一番,造成入围率有所下降。
在投稿论文的关键词上,占据前列的分别为图像、目标、检测、3D、视频、分割等。其中图像(155篇)、目标(104篇)、检测(101篇)位列关键词热度前三位。上图提取了投稿论文中排名前75位的关键词的出现次数。


ICCV 2019,中国力量不容小觑



(上图Taiwan应为中国台湾地区) ICCV 2019,中国军团再次展现出不容小觑的实力,尤其在被接受论文数量方面优势明显,高达 350 多篇,位列世界第一,美国排第二,其次是德国、韩国



从投稿数的单位排名来看,高校方面,中科院遥遥领先,有237篇投稿,清华以175篇紧随其后。企业方面,华为有91篇、百度有47篇。


在接收结果出来之后,更多的中国企业公布了自己的战绩:商汤科技有57篇论文入选ICCV 2019(包含11篇Oral),同时在Open Images、COCO、LVIS等13项重要竞赛中夺冠;华为诺亚方舟实验室有19篇入选;腾讯优图有 13 篇论文入选(包含3篇Oral);旷视科技有 11 篇论文入选,还拿下了今年拿下 5 项任务冠军


最佳论文奖(马尔奖)


题目: SinGAN: Learning a Generative Model froma Single Natural Image
作者: Tamar Rott Shaham, Tali Dekel, Tomer Michaeli
 
内容简介:
 
本文介绍了SinGAN,这是一种无条件的生成模型,可以从单个自然图像中学习。我们的模型经过训练,可以捕获图像内斑块的内部分布,生成高质量、多样化的样本,并承载与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积的GAN金字塔,每个GAN负责学习图像不同比例的patch分布,可以生成任意大小和纵横比的新样本,这些样本具有明显的可变性,同时又可以保持训练图像的整体结构和精细纹理。
 
与以前的单图像GAN方案相比,本文提出的方法不仅限于纹理图像,而且并非有条件的(比如该方法可以从噪声中生成样本)。研究表明,生成的样本通常可达到与真实图像真假难辨的程度。
 
论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.01164

最佳学生论文奖


《PLMP-Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility》获ICCV 2019 最佳学生论文奖,论文作者分别来自佐治亚理工学院、瑞典皇家理工学院以及捷克理工大学。


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

论文地址: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


第一行红色的点和蓝色的线会独立地被检测到,点与线的排列也是独立检测的。第二行是一些点线排列示例,它们提供了新的极小值问题


摘要:研究团队通过透视相机(经过校准的)观察到的点线一般排列,提出了所有极小值问题的完整分类,并证明对于超过 6 个相机、5 个点和 6 条线的情况,其总共只有 30 个极小值问题,不存在其它情况。

研究团队展示了一系列检测最小值的测试,这些测试从对自由度进行计数开始,到于对代表性样本的完全符号化与数值化的验证结束。对于发现的所有极小值问题,研究团队介绍了它们的代数程度,即解的数量,以衡量其固有难度。它还显示了问题的难度如何随着视图数量的增长而增长。重要的是,一些新的极小值问题在图像匹配和三维重建中可能是实用的。

最佳论文荣誉提名(2篇)


题目: Asynchronous Single-Photon 3D Image
作者:Anant Gupta、AtulIngle、Mohit Gupta
 

单光子雪崩二极管(SPAD)具有以皮秒级捕获单个光子的独特能力。但是,入射在基于SPAD的3D摄像机上的环境光(例如,阳光)会导致测量波形出现严重的非线性失真(堆积),从而导致较大的深度误差。我们提出异步单光子3D成像,可减轻数据采集过程中的堆积现象。
 
我们的主要成果是,可以通过选择覆盖整个深度范围的一系列偏移量来“平均化”堆积变形。我们开发了一个广义的图像形成模型,并进行了理论分析,以探索异步采集方案的空间并设计高性能方案。我们的仿真和实验表明,在包括高环境通量在内的各种成像场景中,与最新技术相比,新方法的精度提高了一个数量级。

论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.06372
 
题目: Specifying Object Attributes andRelations in Interactive Scene Generation
作者:Oron Ashual、Lior Wolf

本文介绍一种从输入场景图生成图像的方法。该方法将布局嵌入和外观嵌入分开。双重嵌入可以让生成的图像与场景图更好地匹配,具有更高的视觉质量,并支持更复杂的场景图。另外,嵌入方案支持每个场景图多个和不同的输出图像,可以由用户进一步控制。我们演示了对每个对象的两种控制模式:(i)从其他图像导入元素,以及(ii)通过选择外观原型在对象空间中进行导航。
 
论文地址:https://arxiv.org/abs/1909.05379

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