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本文作者: AI研習(xí)社 | 編輯:賈智龍 | 2017-07-24 16:18 | 專題:CVPR 2017 |
【雷鋒字幕組】招募進(jìn)行時
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歡迎來到,空氣中都飄散著 “論文味” 的夏威夷。
今年,國際計算機(jī)視覺與模式識別頂級會議(CVPR 2017)將于 7 月 21 日—7 月 26 日在美國夏威夷召開。我們的記者團(tuán)也特赴夏威夷,在接下來幾天為大家?guī)硪皇謭蟮馈?/p>
會議官方網(wǎng)站最新的數(shù)據(jù)顯示,今年,CVPR 共收到 2680 有效投稿,一共有 783 篇論文被接收,其中有 71 篇獲得 12 分鐘口頭報告(Oral ),144 篇獲得 4 分鐘短報告(Spotlights)的展示機(jī)會。
我們精選其中 5 篇論文,帶大家概覽國際學(xué)術(shù)界在動作識別、計算呈像、視覺跟蹤、時間定位、圖像數(shù)據(jù)庫方面的創(chuàng)新成果,除了論文下載、項目地址等資源鏈接,還有即將呈現(xiàn)在大會現(xiàn)場口頭報告的視頻,讓大家先睹為快。
1. 即時多人動作姿勢辨識
Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields(CVPR 2017 Oral)
(2016 CHAMPION OF MSCOCO KEYPOINT DETECTION)
這是卡內(nèi)基美隆 (CMU)Robostic Institute 的作品——Multi-Person Pose Estimation。
至于什么是 Multi-Person 2D Human Pose Estimation,請參考下面的鬼畜動圖:
GitHub 代碼地址:
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1611.08050
論文作者: Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser Sheikh
2. 電網(wǎng)計算呈像
Computational Imaging on the Electric Grid (CVPR 2017 Oral)
這是以色列理工大學(xué)(Technion-Israel Institute of Technology)和多倫多大學(xué) (University of Toronto) 學(xué)生的夜間交流電照明作品。
跟著忽明忽暗的電流搖擺,搜集和制作燈泡響應(yīng)函數(shù)數(shù)據(jù)庫,讓我們看到以下新場景:
論文簡介:
https://www.marksheinin.com/acam
論文地址:
論文作者:Mark Sheinin, Yoav Y. Schechner, Kiriakos. N. Kutulakos
3. 視覺跟蹤技術(shù)
Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning (CVPR 2017)
這款基于深度加強(qiáng)學(xué)習(xí)的一種新視覺跟蹤系統(tǒng),在實(shí)現(xiàn)光計算的同時,在位置和刻度上都更加精準(zhǔn)。
在高速運(yùn)動中識別人臉,還是相當(dāng)厲害的:
論文簡介:
https://sites.google.com/view/cvpr2017-adnet
論文作者:Sangdoo Yun,Jongwon Choi,Youngjoon Yoo,Kimin Yun,Jin Young Choi
4. 時間操作定位
CDC: Conv-De-Conv Networks for Precise Temporal Action Localization (CVPR 2017 Oral)
運(yùn)用 Conv-De-Conv Networks,更好地進(jìn)行精準(zhǔn)時間定位。不僅知道一個動作在視頻中是否發(fā)生,還知道動作發(fā)生在視頻的哪段時間,擊球、投球、回旋時間都能精準(zhǔn)定位,適用各種體育賽事。
代碼:
https://bitbucket.org/columbiadvmm/cdc
論文下載:
https://arxiv.org/abs/1703.01515
論文作者: Zheng Shou, Jonathan Chan, Alireza Zareian, Shih-Fu Chang,Kazuyuki Miyazawa
5. 三維圖像重建室內(nèi)場景
ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes (CVPR 2017 Spotlight)
斯坦福大學(xué)、普林斯頓大學(xué)以及慕尼黑工業(yè)大學(xué)聯(lián)合推出了一個龐大的三維圖像數(shù)據(jù)庫 ScanNet ,可以作為機(jī)器人識物的數(shù)據(jù)輸入。
機(jī)器人識別房間里各種各樣的物體,什么是門,什么是墻,拎得倍兒清。
項目頁面:
論文作者:Angela Dai,Angel X. Chang , Manolis Savva,Maciej Halber Thomas Funkhouser,MatthiasNie?ner
全部論文名單地址:
http://www.cvpapers.com/cvpr2017.html
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