CVPR 2020錄用率十年最低，商湯官宣62篇入選
允中 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
又到一年一度秀視覺實力時。
AI獨角獸商湯，今日官宣CVPR 2020成績單。
作為AI視覺領域最重要的頂會，商湯一向成績不俗——今年商湯及其聯合實驗室共有62篇入選，而且還是在整體錄用率創下新低的情況下。
根據CVPR官方數據，本屆CVPR大會共收到6656篇投稿，接收論文1470篇，錄用率約22%，低于ICCV 2019論文錄用率（25%），為十年以來CVPR論文錄用率最低。
而商湯本年入選的論文，分布在多個領域，包括：對抗式生成模型、三維點云理解與分析、訓練加速與模型量化、視頻理解與分析、網絡結構搜索等。這些突破性的計算機視覺研究也有豐富的應用場景，將為推動AI行業發展作出貢獻。
例如，入選CVPR 2020論文《對人臉生成模型的隱空間可解釋性分析》提出了一種簡單而通用的技術InterFaceGAN，用于在潛在空間中進行語義人臉編輯，可控制姿勢以及其他面部屬性，例如性別、年齡、眼鏡等，還能夠糾正GAN造成的偽影。
這種方法對GAN的隱空間進行了深入分析，能更好理解GAN是如何將一個隨機噪聲轉化為一張高質量圖片的。
如何提升深度學習的訓練速度，一直是人工智能領域研究的難點。商湯入選CVPR 2020的論文《用于加速卷積神經網絡訓練過程INT8訓練技術》，提出了用于加速卷積神經網絡訓練過程的INT8訓練技術，采用8比特數值訓練模型，可以極大地提升訓練速度，減少計算損耗，而且訓練精度幾乎無損。
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/1912.12607.pdf
傳送門：
其他代表性入選論文，我們也匯集了下地址：
TSD目標檢測算法：
https://github.com/Sense-X/TSD
基于空間修剪的NAS算法
論文地址：
http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1910.02543v1
Anchor-free目標檢測新網絡
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/2003.09119.pdf
代碼地址：
https://github.com/KiveeDong/CentripetalNet
基于貪心超網絡的One-Shot NAS方法
GreedyNAS: Towards Fast One-Shot NAS with Greedy Supernet
https://arxiv.org/abs/2003.11236
對于上述論文有解讀或交流興趣的朋友，也歡迎留言區告訴我們。
意愿強烈又人數不少的話，我們也可以發起個學習班，邀請當事作者來講解分享，一起進步~
另，今年CVPR原計劃將于6月14日-18日在美國華盛頓州西雅圖舉行。
— 完 —
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