微软亚洲研究院创研论坛 - CVPR 2018 中国论文分享
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—— 课程团队
课程概述

IEEE CVPR (IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议,作为计算机视觉领域三大顶级国际性学术会议之一(另两个是ICCVECCV),近年来每年有数千名参加者,收录的论文数量约300篇,2018CVPR会议在美国盐湖城举行。

为促进国内计算机视觉研究的发展,加强工业界、学术界的交流,由微软亚洲研究院主办,清华大学媒体与网络技术教育部-微软重点实验室、商汤科技承办,中国计算机学会计算机视觉专委会、中国图象图形学会视觉大数据专委会协办的CVPR 2018中国论文宣讲研讨会于2018511日举行。来自国内外计算机视觉领域学术界、工业界的优秀代表携各自在CVPR 2018发表的最新研究和技术观点,本课程整理了此次论坛上进行分享、交流和讨论的视频,供大家学习和参考。


课程大纲

Session 1: GAN and Synthesis

Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image

--刘家瑛  北京大学

Pose-Guided Photorealistic Face Rotation

--胡一博  中科院自动化所

A Common Framework for Interactive Texture Transfer

--连宙辉  北京大学

DA-GAN: Instance-level Image Translation by Deep Attention Generative Adversarial Network

--傅建龙  微软亚洲研究院

Session 2: Deep Learning

Interleaved Group Convolutions V2

--张婷  微软亚洲研究院

Interpret Neural Networks by Identifying Critical Data Routing Paths

--苏航  清华大学

Partial Transfer Learning with Selective Adversarial Networks

--龙明盛  清华大学 

Towards Faster Training of Global Covariance Pooling Networks by Iterative Matrix Square Root Normalization

--李培华  大连理工大学

Session 3: Person Re-Identification and Tracking

Multi-shot pedestrian re-identification via sequential decision making

--王乃岩  图森未来     

Person Transfer GAN to Bridge Domain Gap for Person Re-Identification
--张史梁  北京大学

Towards More Robust Person Re-identification with Group Consistency and Background-bias Elimination

--李鸿升  港中文-商汤联合实验室    

High Performance Object Tracking with Siamese-network

--武伟  商汤科技

Session 4: Vision and Language

Visual Question Generation as Dual Task of Visual Question Answering

--段楠  微软亚洲研究院

Learning Semantic Concepts and Order for Image and Sentence Matching

--黄岩  中科院自动化所

Are You Talking to Me? Reasoned Visual Dialog Generation through Adversarial Learning

--王鹏  西北工业大学

Visual grounding via accumulated attention

--谭明奎  华南理工大学

Session 5: Segmentation, Detection

Deep Unsupervised Saliency Detection: A Multiple Noisy Labeling Perspective

--戴玉超  西北工业大学

Effective Scene Understanding for Autonomous Driving

--石建萍  商汤科技

Stereoscopic Neural Style Transfer

--廖菁  微软亚洲研究院

Session 6: Human, Face and 3D Shape

Weakly-supervised Human body Part parsing via pose guided knowledge transfer

--卢策吾  上海交通大学

Learning Facial Action Units from Web Images with Scalable Weakly Supervised Clustering

--赵凯莉  北京邮电大学

GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition

--高跃  清华大学


预备知识

建议高年级本科生和研究生学习

证书要求

本课程不提供证书。