CVPR 2020录用率十年最低，商汤官宣62篇入选
允中 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
又到一年一度秀视觉实力时 。
AI独角兽商汤 ， 今日官宣CVPR 2020成绩单 。
作为AI视觉领域最重要的顶会 ， 商汤一向成绩不俗——今年商汤及其联合实验室共有62篇入选 ， 而且还是在整体录用率创下新低的情况下 。
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根据CVPR官方数据 ， 本届CVPR大会共收到6656篇投稿 ， 接收论文1470篇 ， 录用率约22% ， 低于ICCV 2019论文录用率（25%） ， 为十年以来CVPR论文录用率最低 。
而商汤本年入选的论文 ， 分布在多个领域 ， 包括：对抗式生成模型、三维点云理解与分析、训练加速与模型量化、视频理解与分析、网络结构搜索等 。 这些突破性的计算机视觉研究也有丰富的应用场景 ， 将为推动AI行业发展作出贡献 。
例如 ， 入选CVPR 2020论文《对人脸生成模型的隐空间可解释性分析》提出了一种简单而通用的技术InterFaceGAN ， 用于在潜在空间中进行语义人脸编辑 ， 可控制姿势以及其他面部属性 ， 例如性别、年龄、眼镜等 ， 还能够纠正GAN造成的伪影 。
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这种方法对GAN的隐空间进行了深入分析 ， 能更好理解GAN是如何将一个随机噪声转化为一张高质量图片的 。
如何提升深度学习的训练速度 ， 一直是人工智能领域研究的难点 。 商汤入选CVPR 2020的论文《用于加速卷积神经网络训练过程INT8训练技术》 ， 提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术 ， 采用8比特数值训练模型 ， 可以极大地提升训练速度 ， 减少计算损耗 ， 而且训练精度几乎无损 。
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1912.12607.pdf
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传送门：
其他代表性入选论文 ， 我们也汇集了下地址：
TSD目标检测算法：
https://github.com/Sense-X/TSD
基于空间修剪的NAS算法
论文地址：
http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1910.02543v1
Anchor-free目标检测新网络
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2003.09119.pdf
代码地址：
https://github.com/KiveeDong/CentripetalNet
基于贪心超网络的One-Shot NAS方法
GreedyNAS: Towards Fast One-Shot NAS with Greedy Supernet
https://arxiv.org/abs/2003.11236
对于上述论文有解读或交流兴趣的朋友 ， 也欢迎留言区告诉我们 。
意愿强烈又人数不少的话 ， 我们也可以发起个学习班 ， 邀请当事作者来讲解分享 ， 一起进步~
另 ， 今年CVPR原计划将于6月14日-18日在美国华盛顿州西雅图举行 。
— 完 —
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