刚刚,计算机视觉三大顶会之一的 ICCV 2021于线上拉开序幕(10.12 - 10.15 )。
今年 ICCV收到有效投稿6236篇,1617篇被收录,接收率为25.9%,其中210篇论文为oral。就总数来看,相比ICCV 2019,接收数量增加了1800篇。就接收论文分布领域而言,迁移\小样本\无监督学习、图像视频合成、识别和分类位列前三甲,接收数量都超过了80篇。而新出现的领域,例如可解释AI、公平、负责、透明和道德等研究主题的论文,其接收数量一直“上涨”。
在这些论文中,中国学者几乎拿下了“半壁江山”,占比45.7%,超过第二名美国近一倍,是第三名英国的近13倍。
而在优秀论文评选中,中国科学技术大学刘泽、西安交通大学的林宇桐、微软的曹越合作的Swin Transformer拿下了马尔奖(最佳论文)。
此外,在杰出评审名单中,中国学者至少上榜50位,占比23%。
据悉,为了选出这一千六百多篇论文,共有233位领域主席(AC)、4216位评审为之付出努力。为了保障论文质量,每篇论文至少接受3位评审的审阅,而能否拒稿是由“一对儿”领域主席决定的。
以下是马尔奖、最佳学生论文的贡献:
最佳学生论文:“Pixel-Perfect Structure-From-Motion With Featuremetric Refinement”
贡献:提供了一种用于优化 SFM 建图精度的方案,能够大幅度提升建图精度与后续的视觉定位精度。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2108.08291.pdf
代码:https://github.com/cvg/pixel-perfect-sfm
马尔奖:“Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows”
贡献:提出了名为Swin Transformer的新型视觉Transformer,它可以用作计算机视觉的通用骨干网络。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf
以下是获奖论文之荣誉提名论文:
1. 论文题目:“Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields”
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.13415.pdf
2. 论文题目:OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2104.02939.pdf
3. 论文标题:Viewing Graph Solvability via Cycle Consistency
4. 论文题目:Common Objects in 3D: Large-Scale Learning and Evaluation of Real-Life 3D Category Reconstruction
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.00512.pdf
ICCV 2021 组委会还颁布了过往杰出研究类奖项 PAMI-TC 奖,包括四个奖项:Azriel Rosenfeld终身成就奖、杰出学者奖,Everingham 奖和ICCV Helmholtz 奖。
其中,Azriel Rosenfeld终身成就奖颁发给了加州大学Berkeley 分校电气工程与计算机科学系教授 RUzena Bajcsy,以表彰其长期以来在计算机视觉领域所作出的重大贡献。
Bajcsy 博士是美国国家工程院 (1997) 和美国国家医学科学院 (1995) 的成员,也是计算机协会 (ACM) 和美国人工智能协会 (AAAI) 成员。曾获得了ACM/AAAI 艾伦纽厄尔奖,本杰明富兰克林计算机和认知科学奖、 IEEE 机器人和自动化奖。2002 年,她还被《探索》杂志评为 50 位最重要的女性之一。主要从事机器人研究,包括计算机视觉、触觉感知以及系统识别。
PAMI杰出学者奖项颁发给了加州理工学院教授Pietro Perona和法国国家信息与自动化研究所(INRIA)研究员Cordelia Schmid。
Everingham奖颁发给了KITTI 视觉基准团队和Detectron对象检测和分割软件团队。
ICCV Helmholtz 奖在奖励对计算机视觉领域做出重要贡献的工作,颁发对象是十年前对计算机视觉领域产生重大影响的论文。今年的 Helmholtz 奖颁给了三篇论文:
1.论文标题:ORB:An efficient alternative to SIFT or SURF
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/6126544
2. HMDB:A large video datebase for human motion recognition
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/6126543
3. DTAM:Dense tracking and mapping in real-time
论文链接:https://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Publications/newcombe_etal_iccv2011.pdf
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