1077篇!ICCV2019接收结果公布,你中了吗?(附7篇论文链接,含Oral)

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ICCV2019接收论文id查看链接:
https://docs.google.com/document/d/1ip33oABDWYT9ic7j6NSjcmj67P0BwSMKUJhQpiMjW2E/edit

刚刚,计算机视觉三大顶会之一ICCV2019终于公布了它的最终论文接收结果,一共有1077篇论文被接收,接收率为25.02%,目前组委会公布了接收的全部论文ID, 相比CVPR2019最终1294篇的接受数量和25.2%的接受率来看差别并不很大。

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ICCV2019 共收到了4303份投稿,相较于ICCV2017翻了将近一倍,其中中科院和清华投稿又名列前茅。


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论文结果一出,知乎上关于ICCV2019论文接收结果的问答也出现了大家的身影,有人欢喜有人愁。


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虽然我们目前还只能看到官方公布的接收论文ID,具体的接收论文还不清楚,不过经过小编的努力,我们也在Twitter收集了7篇论文(因为无官方通知,如有错误,欢迎指出),列表如下,大家可以先去阅读一番了。

1.MemorizingNormality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder (MemAE) forUnsupervised Anomaly Detection
论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.02639
GitHub:https://github.com/donggong1/memae-anomaly-detection

2.Scene GraphPrediction with Limited Labels
论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.11622

3.Deep HoughVoting for 3D Object Detection in Point Clouds(Oral)
论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.09664


4.Variational Adversarial Active Learning(Oral)
论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.00370


5.Ego-Pose Estimation and Forecasting as Real-Time PD Control
论文链接:https://arxiv.org/abs/1906.03173

6.The Trajectron: Probabilistic Multi-Agent Trajectory Modeling withDynamic Spatiotemporal Graphs
论文链接:https://arxiv.org/abs/1810.05993


7.End-to-End Learning of Representations for Asynchronous Event-BasedData
论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08245

欢迎大家在文章留言安利自己的ICCV2019论文供大家阅读,小编会把论文也加入到我们的ICCV2019 GitHub项目中~


PS.CVPR2019论文及代码汇总(含CVPR2018,CVPR2017)我们已经汇总在了GitHub上,并获取了3000+的star,ICCV2019我们也会为大家汇总大会接收的论文,让大家可以提前阅读论文,也欢迎作者提交论文到该项目。


ICCV 2019 论文汇总贴GitHub项目链接:https://github.com/extreme-assistant/iccv2019

### 关于图像缺损修复技术的相关资源 图像缺损修复是一种重要的图像处理任务,其目标是通过计算手段恢复受损或缺失的图像区域。这一领域近年来得到了快速发展,尤其是在深度学习技术的支持下[^3]。 #### 学术论文推荐 以下是几经典的图像缺损修复相关学术论文及其下载方式: 1. **DeepFill v2: High-Quality Image Inpainting with Multi-Scale Neural Patch Synthesis** - 这是一ICCV 2019接收Oral论文,提出了基于门控卷积神经网络的图像修复方法。该模型利用生成对抗网络(GAN)框架完成高质量的图像修复任务[^2]。 - 论文链接:[DeepFill v2](https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Yu_Free-Form_Image_Inpainting_With_Guided_Contextual_Attention_ICCV_2019_paper.html) 2. **Generative Face Completion** - 此论文探讨了基于生成对抗网络的人脸修复技术,能够有效地填补人脸图像中的缺失部[^5]。 - 论文链接:[Generative Face Completion](https://arxiv.org/pdf/1704.05838.pdf) 3. **Image inpainting using a convolutional neural network** - 提出了使用卷积神经网络进行图像修补的方法,展示了CNN在图像修复方面的潜力[^3]。 - 可尝试访问IEEE Xplore数据库获取PDF版本。 4. **Context Encoders: Feature Learning by Inpainting** - Context Encoder 是一种早期的图像修复方法,它结合了自编码器和条件GAN的思想,用于预测图像中丢失的部。 - 论文链接:[Context Encoders](https://arxiv.org/abs/1604.07379) #### MATLAB 实现与工具包 如果希望快速验证某些算法效果,可以考虑使用MATLAB实现一些基础的图像修复功能。例如,基于纹理检测和割的简单修复方案可以在以下资源中找到[^4]: ```matlab % 示例代码:简单的图像去噪操作 function denoised_image = simple_denoise(input_image) % 使用均值滤波去除噪声 denoised_image = imfilter(uint8(input_image), fspecial('average', [3 3])); end ``` #### 如何下载 PDF 文件? 对于大多数开源平台上的论文(如ArXiv),可以直接点击页面上的“Download PDF”按钮保存文件。而对于付费墙后的期刊文章,则可以通过学校图书馆或其他合法渠道获取全文。 ---
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