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cvpr-2021-papers's Introduction

CVPR2021最新信息及已接收论文/代码(持续更新)

本贴是对 CVPR2021 已接受论文的粗略汇总,后期会有更详细的总结。期待ing......

官网链接:http://cvpr2021.thecvf.com
开会时间:2021年6月19日-6月25日
论文接收公布时间:2021年2月28日

接收论文IDs:

CVPR2021最新信息及已接收论文/代码(持续更新)

🎆🎆🎆更新提示:4月2日新增篇

🎆🎆🎆更新提示:4月1日新增39篇(1分割+2三维+2跟踪+1姿态+2点云+2分类+1视频+1剪枝+1检索+1成像+2域适应+1无人机+1图像压缩+2持续学习+5目标检测+2风格迁移+1视图合成+1相机定位+1类增量学习+2AR+2GAN+5未分)

目录

🐱 🐶 🐭 🐹 🐯
Workshop征稿 66.风格迁移
65.长尾视觉识别 64.VL63.图像处理 62.手绘草图识别 61.算法
60. SLAM/AR/机器人 59.深度学习模型 58.度量学习 57.手语识别 56.光学、几何、光场成像
55.图匹配 54.情感预测 53.数据集 52.图像/视频生成 51.对比学习
50.OCR 49.对抗学习 48.图像表示 47.视觉语言导航VLN 46.人物交互HOI
45.相机定位 44.图像/视频字幕 43.主动学习 42.动作预测 41.表示学习(图像+字幕)
40.超像素 39.模型偏见消除 38.类增量学习 37.持续学习 36.动作检测与识别
35.图像聚类 34.图像/细粒度分类 33.6D位姿估计 32.视图合成 31. 开放集识别
30.新视角合成 29.姿态估计 28.密集预测 27.活体检测 26.视频相关技术
25.三维视觉 24.强化学习 23.自动驾驶 22.医学影像 21.Transformer/Self-attention
20.人员重识别/人群计数 19.量化、剪枝、蒸馏、模型压缩与优化 18.航空影像 17.超分辨率 16.视觉问答
15.GAN 14.小/零样本学习,域适应,域泛化 13.图像检索 12.图像增广 11.人脸技术
10.神经架构搜索 9.目标跟踪 8.图像分割 7.目标检测 6.数据增强
5.异常检测 4.自/半/弱监督学习 3.点云 2.图卷积网络GNN 1.未分类
  • Dogfight: Detecting Drones from Drone Videos
  • Weakly-supervised Grounded Visual Question Answering using Capsules
  • Multiple Instance Active Learning for Object Detection
    code
  • Positive-Unlabeled Data Purification in the Wild for Object Detection
  • Depth from Camera Motion and Object Detection
    github📺video
    通过使用“普通手机摄像头运动+目标检测的包围框”数据,设计RNN网络实现了达到最先进精度的目标深度估计。
  • Towards Open World Object Detection
    😮oral⭐code
  • General Instance Distillation for Object Detection
    近年来,知识蒸馏已被证明是模型压缩的有效解决方案。可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识,但以往的检测蒸馏方法对于不同的检测框架的泛化能力较弱,而且严重依赖ground truth(GT),忽略了实例之间有价值的关系信息。为此,作者在本文中提出新的基于判别性实例的检测任务蒸馏方法,不考虑 GT 区分的正负,命名为通用实例蒸馏(GID)。该方法包含一个通用实例选择模块(GISM),可以充分利用基于特征、基于关系和基于响应的知识进行蒸馏。实验验证,学生模型在各种检测框架中可以实现显著的 AP 改进,甚至优于教师模型。具体来说,RetinaNet 与 ResNet-50 在 COCO 数据集上用 GID 实现了39.1% 的 mAP,比基线 36.2% 超出了 2.9%,甚至优于基于 ResNet-101 的教师模型 38.1% 的 AP。
  • Distilling Object Detectors via Decoupled Features
  • MeGA-CDA: Memory Guided Attention for Category-Aware Unsupervised Domain Adaptive Object Detection
  • Informative and Consistent Correspondence Mining for Cross-Domain Weakly Supervised Object Detection
    😮oral
  • Forecasting Irreversible Disease via Progression Learning
  • Causal Hidden Markov Model for Time Series Disease Forecasting
  • Towards Unified Surgical Skill Assessment
  • Visual Perception for Navigation in Human Environments
    第二届人类环境导航视觉感知征稿 ⚠️4月15截止

  • UG 2 + Challenge
    旨在通过应用图像恢复和增强算法提高分析性能,推动对 "difficult"图像的分析。参与者任务是开发新的算法,以改进对在问题条件下拍摄的图像分析。
    👑10K美元奖金

  • Continual Learning in Computer Vision 征稿中
    旨在聚集学术界和工业界的研究人员和工程师,讨论持续学习的最新进展。

    • Best paper award: 500 USD + 500 USD worth of Huawei cloud credits (HUAWEI)
    • Overall Challenge winner: 1,000 USD + 500 USD worth of Huawei cloud credits (HUAWEI)
    • Supervised-Learning track winner: 500 USD (HUAWEI)
    • Reinforcement-Learning track winner: 500 USD (ServiceNow)
  • 第四届UG2研讨会和竞赛:弥合计算成像与视觉识别之间的鸿沟

  • 10万美元奖金!CVPR 2021 重磅赛事,安全AI挑战者计划

  • Responsible Computer Vision
    ⚠️3月25日截止
    本次研讨会将广泛讨论计算机视觉背景下负责任的人工智能的三个主要方面:公平性;可解释性和透明度;以及隐私。

  • Holistic Video Understanding
    目的是建立一个整合所有语义概念联合识别的视频基准,因为每个任务的单一类标签往往不足以描述视频的整体内容。

  • ThreeDWorld Transport Challenge
    ⚠️6月1截止
    📺video

  • FGVC 8
    第八届细粒度视觉分类研讨会(FGVC8)将通过细粒度视觉理解的视角,探讨细粒度学习、自监督学习、半监督学习、matching(匹配)、localization(定位)、域适应、迁移学习、小样本学习、机器教学、多模态学习(如音频和视频)、众包和分类学预测等相关话题。
    ⚠️论文截稿日期为4月2日
    征稿主题包含以下几个方面

    • Fine-grained categorization细粒度分类
      • Novel datasets and data collection strategies for fine-grained categorization用于细粒度分类的新型数据集和数据收集策略
      • Appropriate error metrics for fine-grained categorization细粒度分类的适当误差指标
      • Low/few shot learning少/小样本学习
      • Self-supervised learning自监督学习
      • Semi-supervised learning半监督学习
      • Transfer-learning from known to novel subcategories
      • Attribute and part based approaches
      • Taxonomic predictions
      • Addressing long-tailed distributions
    • Human-in-the-loop
      • Fine-grained categorization with humans in the loop
      • Embedding human experts’ knowledge into computational models
      • Machine teaching
      • Interpretable fine-grained models
    • Multi-modal learning
      • Using audio and video data
      • Using geographical priors
      • Learning shape
    • Fine-grained applications
      • Product recognition
      • Animal biometrics and camera traps
      • Museum collections
      • Agricultural
      • Medical
      • Fashion
    • 相关挑战赛如下(部分已在Kaggle网站开始)
      • GeoLifeCLEF2021
        利用观测结果与航空图像和环境特征配对,预测物种的存在
      • Semi-iNat2021
        由iNaturalist的数据组成的半监督细粒度图像分类
      • iNatChallenge2021
        对1万类动植物进行图像分类挑战赛
      • iMet2021
        对艺术品进行细粒度属性分类
      • iMat-Fashion2021未开始
        服装实例分割和细粒度属性分类
      • Hotel-ID 2021
        从图像中识别酒店房间
      • HerbariumChallenge2021
        从数据集中识别标本,该数据集包含来自美洲、大洋洲和太平洋地区的近66,000种 vascular plant species(维管束植物)的 2.5M 图像
      • iWildCam2021
        对图像序列中每个物种的动物数量计数
      • PlantPathologyChallenge2021未开始
        对病害植物的图像进行分类

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