當?shù)貢r間 7 月 22 號上午，夏威夷會議中心的卡米哈米哈 3 號大廳（Kamehameha III，以 19 世紀夏威夷國王卡米哈米哈三世命名）坐無虛席。CVPR 2017 的獲獎論文在此正式揭曉。

本屆 CVPR 共有兩篇最佳論文、兩篇最佳論文提名、一篇最佳學生論文。蘋果去年 12 月發(fā)表的對抗網絡 SimGAN 研究，是兩篇最佳論文之一。

本屆獲獎論文還有哪些？一起來看雷鋒網記者現(xiàn)場傳回的報道。

最佳論文

• 《Densely Connected Convolutional Networks》

即《密集連接的卷積網絡》，作者是 Gao Huang，Zhuang Liu，Laurens van der Maaten，Kilian Q. Weinberger。幾人分別是康奈爾大學、清華大學與 Facebook AI 研究院（FAIR）的研究人員，Kilian Q. Weinberge 為康奈爾大學計算機教授。

論文源代碼見這里。

• 《Learning From Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》

即“《借助對抗訓練，從模擬、無監(jiān)督圖像中學習》”，作者為 Ashish Shrivastava，Tomas Pfister，Oncel Tuzel，Joshua Susskind，Wenda Wang，Russell Webb。

這是奉行保密文化的蘋果公司所發(fā)布的第一篇 AI 論文，標志著蘋果公開 AI 學術研究成果、對外敞開大門的第一步。該論文發(fā)表于去年 12 月，提出了由三部分（模擬器 Simulator，精制器 Refiner，再加上一個判別器 Discriminator）組成的  SimGAN 訓練方法。

有意思的是，當初就有學者對這篇論文的含金量提出質疑，認為蘋果這份論文“試水”的意義遠大于研究本身的意義。具體請見雷鋒網今年初的報道。

最佳論文提名

• 《Annotating Object Instance with a Polygon-RNN》

即“《用 Polygon-RNN 對目標實例做注解》”，作者 Lluis Castrejon，Kaustave Kundu，Raquel Urtasun 以及 Sanja Fidler 是多倫多大學的研究人員。論文主頁見這里。

國內有位童鞋寫了一篇該論文的學習筆記，總結其梗概，見這里。

• 《YOLO 9000: Better, Faster, Stronger》

兩位作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 均為華盛頓大學研究人員。這篇論文的標題中，“YOLO”是“You Only Look Once”的縮寫，是兩位作者開發(fā)的實時目標檢測系統(tǒng)。其 GitHub 地址在這里， Joseph Redmon 介紹該研究的個人主頁戳這里。

最佳學生論文獎

• 《Computational Imaging on the Electric Grid》

即《在電網上進行計算成像》。第一作者 Mark Sheinin 是以色列理工學院的在讀博士生。第二、第三作者 Yoav Y. Schechner、Kiriakos N. Kutulakos 分別為以色列理工和多倫多大學教授。這是一個橫跨光學、計算機視覺、圖像處理、電氣工程等多領域的研究，作者開發(fā)了一套借助燈光設備肉眼不可見的閃爍，收集城市電網信息的系統(tǒng)。

頒獎現(xiàn)場

這是一篇該研究成果的詳細介紹（英文）。雷鋒網

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