ECCV2022

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于 2021-11-16 10:17:13 首次发布

ECCV 2022
Paper Submission Deadline* Mon. March 7, 2022 (8:59PM CET, 11:59AM PST) 第二天凌晨 4点
Supplementary Materials Deadline* Mon. Mar. 14, 2022 (7:59PM CET, 11:59AM PST)（第二天凌晨3 点）
Reviews Released to Authors May 23, 2022
Rebuttals Due May 29, 2022 (8:59PM CET, 11:59AM PST)

【论文速递】ECCV2022 : 实现目标跟踪的大一统
Never_moresf的博客
02-01 1112
目标跟踪作为计算机视觉中的一个重要领域，已经形成了两个独立的场景，分别研究单对象跟踪（SOT）和多对象跟踪（MOT）。然而，由于两种任务的训练数据集和跟踪对象的不同，目前的一种跟踪场景的方法不容易适应另一种跟踪场景。虽然UniTrack [45]证明了可以使用具有多个头部的共享外观模型来处理单个跟踪任务，但它没有利用大规模跟踪数据集进行训练，并且在单目标跟踪上表现较差。在这项工作中，我们提出了统一transformer跟踪器（UTT），以解决不同场景下的跟踪问题。
ECCV2022 多目标跟踪（MOT）汇总
藏晖的博客
06-21 2839
我们提出了一种统一的方法，称为Unicorn，它可以用相同的模型参数同时解决四个跟踪问题（SOT、MOT、VOS、MOTS）。由于对象跟踪问题本身的分散定义，大多数现有的跟踪器被开发用于解决单个或部分任务，并对特定任务的特征进行过度专门化。相比之下，Unicorn提供了一个统一的解决方案，在所有跟踪任务中采用相同的input, backbone, embedding和head。第一次，我们完成了跟踪网络架构和学习范式的巨大统一。在8个跟踪数据集中，Unicorn的表现与特定任务的对手相当或更好。
ECCV 2022 | 在视觉Transformer上进行递归，不增参数，计算量还少
zandaoguang的博客
07-28 418
视学算法专栏机器之心编辑部今天跟大家分享一篇来自CMU等机构的论文《Sliced Recursive Transformer》，该论文已被 ECCV 2022 接收。目前 vision transformer 在不同视觉任务上如分类、检测等都展示出了强大的性能，但是其巨大的参数量和计算量阻碍了该模型进一步在实际场景中的应用。基于这个考虑，本文重点研究了如何在不增加额外参数...
ECCV 2022放榜，1629篇论文中选，录用率不到20%
idol24的博客
07-08 572
作者丨桃子 好困来源丨新智元编辑丨极市平台ECCV开奖了！根据最新公开的论文录用列表，今年ECCV共接收了1629篇。今年的投稿理论上至少有8170篇（最后一个中稿ID），由此预估，录用率还不到20%。2020年ECCV共收到有效投稿5025篇，接收论文1361篇，接收率为27%。2018年共有2439篇投稿，接收776篇，录用率为31.8%。通过对比发现，ECC...
ECCV 2022 SenseHuman Workshop | 人类感知、理解与生成
我爱计算机视觉
07-21 425
关注公众号，发现CV技术之美我们将在10月23日（周日）举办 ECCV 2022 Workshop on Sensing, Understanding and Synthesizing Humans。我们的Workshop主要关注计算机视觉中的对人类感知、理解和生成。我们邀请到了知名学者分享相关领域最新进展，还会同时宣布本次承办的两个比赛（https://pointclo...
25、ECCV 2022的论文引用与参考文献
h6i7j8的博客
06-27 121
本文详细分析了ECCV 2022会议中收录论文的引用情况及参考文献列表，涵盖自我中心视频的手-物体分割、对抗性攻击、开放词汇语义分割以及量子运动分割等研究方向。通过总结各论文的研究背景与创新点，为读者提供理解计算机视觉领域前沿工作的参考，并促进学术交流和技术进步。
1、计算机视觉会议ECCV 2022简介
h6i7j8的博客
06-03 122
ECCV 2022是以色列特拉维夫举办的第17届欧洲计算机视觉会议，涵盖了深度学习、图像分割、目标检测等热点话题。该会议采用了线上线下混合形式，接收了5804篇投稿论文，并通过严谨的评审流程确保学术质量。本届会议探讨了如对抗攻击与防御等前沿技术，并在Cityscapes数据集上验证了新方法SegPGD的有效性。
ECCV 2022：计算机视觉前沿进展
06-30
本书汇集了2022年第17届欧洲计算机视觉会议（ECCV 2022）的精选论文，涵盖了计算机视觉领域的最新研究成果。书中探讨了包括但不限于自我中心视频分析、对抗性攻击及防御、交互式分割技术、领域自适应、量子运动分割...
ECCV 2022: 第17届欧洲计算机视觉会议
最新发布
08-22
本书汇集了第17届欧洲计算机视觉会议（ECCV 2022）的精选论文，涵盖计算机视觉领域的最新进展。会议在以色列特拉维夫举行，由Shai Avidan、Gabriel Brostow、Moustapha Cissé、Giovanni Maria Farinella和Tal ...
探索未来的视界：时间无感知VQGAN与时间敏感Transformer——长视频生成框架（ECCV 2022）
gitblog_00035的博客
05-28 414
探索未来的视界：时间无感知VQGAN与时间敏感Transformer——长视频生成框架（ECCV 2022） 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在视觉艺术的数字化时代，我们不断追求创新和突破。而这个名为TATS的项目，就是一次对长视频生成领域的大胆尝试，它为创建高质量、长时间的视频内容开辟了新的可能。该项目利用时间无感知VQGAN（Vector Quantized ...
大淘宝技术举办ECCV2022首届WCPA 3D人体人脸重建算法大赛
淘系技术
04-28 1160
大淘宝技术联合海天瑞声、中科院自动化所及意大利帕尔马大学等单位，在计算机视觉顶会ECCV2022上举办首届WCPA（1st International Workshop and Challenge on People Analysis: From Face, Body and Fashion to 3D Virtual Avatars）大淘宝技术3D人体人脸重建算法大赛。...
ECCV 2022 | 腾讯优图29篇论文入选，含人脸安全、图像分割、目标检测等多个研究方向...
深度学习技术前沿
07-14 1007
来源：腾讯优图近日，欧洲计算机视觉国际会议ECCV 2022（European Conference on Computer Vision）发布了论文录用结果。本届ECCV 2022论文总投稿数超过8170篇，其中1629篇论文中选，录用率不足20%。ECCV（European Conference on Computer Vision)是国际顶尖的计算机视觉会议之一，每...
ECCV 2022 | 腾讯优图29篇论文简介，含人脸安全、图像分割、目标检测等多个研究方向...
idol24的博客
07-14 1906
来源：腾讯优图近日，欧洲计算机视觉国际会议ECCV 2022（European Conference on Computer Vision）发布了论文录用结果。本届ECCV 2022论文总投稿数超过8170篇，其中1629篇论文中选，录用率不足20%。ECCV（European Conference on Computer Vision)是国际顶尖的计算机视觉会议之一，每...
明天9:00 | ECCV 2022 全球博士TalK——计算机视觉领域顶会
AITIME_HY的博客
11-30 2018
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！哔哩哔哩直播通道扫码关注AI TIME哔哩哔哩官方账号预约直播12月1日 9:30—11:30讲者简介杨靖康：新加坡南洋理工大学二年级博士生，导师为刘子纬。研究课题为开放世界的视觉推理。博士期间研究内容包括out-of-distribution detection, prompt learning, visual reasoning等。博士...
ECCV2022|时尚领域的多模态预训练预训练模型FashionViL，在五个下游任务中SOTA！
努力努力再努力的小马
09-15 1049
作者提出了 FashionViL，这是一种新颖的端到端大规模预训练框架，用于时尚领域的 V+L 表示学习。作者还提出了两个有效的特定于时尚的预训练任务，并引入了一种新颖的与模态无关的文本/融合编码器，用于灵活且通用的多模态架构。本文的 FashionViL 在 5 个流行的时尚相关任务上以卓越的效率实现了新的 SOTA 性能。
新鲜出炉！ECCV2022 107个开源数据集合辑，全球 AI 研究热点一网打尽
OpenDataLab的博客
11-11 1601
今天小编从数据集的角度入手，给大家精选了ECCV2022发布的8个数据集，囊括了庞大的标注数据和新奇又有趣的任务，欢迎大家速速来围观！
ECCV2022 论文最全汇总！附下载
zero的博客
11-16 4168
大家好，我整理了CVPR2022 和ECCV2022 的代码和论文https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demohttps://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo我将 CVPR2022 所有论文汇总并上传到网盘上，受到挺多小伙伴的喜欢，下载的人数不少。最近有小伙伴在问...
ECCV 2022 | 通过重新审视全局信息聚合提高图像恢复质量
AI浩
10-20 1004
论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.04491图像恢复任务，是指将受损（如带噪声/模糊）的图像恢复为清晰图像。这在日常生活中广泛出现，如手机拍摄的照片通常需要经过图像恢复算法对其进行去噪/去模糊等一系列处理之后，再显示给用户。随着人工智能的崛起，深度学习也占领了图像恢复领域的高地：近年的模型如HINet[1], MPRNet[2], Restormer[3] 等等均在该领域取得了领先的性能。
ECCV 2022放榜了！1629篇论文中选，录用率不到20%
3D视觉工坊
07-07 1094
作者丨桃子 好困来源丨新智元【导读】今天，ECCV 2022放榜了！今年论文总投稿数爆增到8000多篇，共有1629篇论文中选，录用率还不到20%。今天，ECCV开奖了！根据最新公开的论文录用列表，今年ECCV共接收了1629篇。今年的投稿理论上至少有8170篇（最后一个中稿ID），由此预估，录用率还不到20%。2020年ECCV共收到有效投稿5025篇，接收论文1361...
ECCV 2022
07-24
ECCV（European Conference on Computer Vision）是计算机视觉与模式识别领域的顶级学术会议之一，每两年举办一次，2022年为第十七届（ECCV 2022）。 ### 会议基本信息 - **会议名称**：ECCV 2022（European Conference on Computer Vision） - **时间**：2022年10月23日 - 10月27日 - **地点**：以色列海法（Haifa, Israel）[^1] - **主办单位**：European Association for Computer Vision (EACV) ECCV 2022采用了线上线下混合会议形式，以适应全球学者的参与需求。 ### 会议内容与主题 ECCV 2022涵盖了计算机视觉领域的广泛研究方向，包括但不限于： - 图像与视频理解 - 深度学习与视觉表示 - 目标检测与跟踪 - 三维视觉与重建 - 视觉推理与认知 - 多模态学习 - 视觉与自然语言处理的结合 - 计算摄影与图像处理 - 自动驾驶与机器人视觉 会议接收的论文不仅包括理论研究，也包含大量实际应用成果。 ### 会议论文与接收情况 ECCV 2022共收到有效投稿约4,400篇，最终接收论文约1,500篇，接收率约为34%。会议论文集由Springer出版，分为多个LNCS（Lecture Notes in Computer Science）卷册，内容涵盖主会议论文、研讨会论文及挑战赛论文等。 部分热门研究方向包括： - Vision Transformers - 自监督学习与对比学习 - 多任务学习与模型压缩 - 图像生成与风格迁移 - 视觉问答与跨模态检索 ### 会议日程（Schedule Highlights） ECCV 2022的主要日程安排如下： - **10月23日**：注册与欢迎活动、部分workshop - **10月24日 - 26日**：主会议（Keynote演讲、oral论文报告、poster展示） - **10月27日**：Workshop & Tutorial专场 会议期间还举办了多个卫星研讨会（Workshops）和挑战赛（Challenges），如： - Vision Transformers Workshop - Efficient Vision Models - Autonomous Driving and Robotics - AI for Earth Observation ### 特邀演讲嘉宾（Keynote Speakers） ECCV 2022邀请了多位国际知名学者进行主题演讲，包括： - Prof. Jitendra Malik（UC Berkeley） - Prof. Cordelia Schmid（Google Research） - Prof. Martial Hebert（CMU） - Prof. Daniel Szeliski（Facebook AI） ### 示例代码：使用Vision Transformer进行图像分类（PyTorch） ```python import torch from torchvision import transforms from timm import create_model # 加载预训练的Vision Transformer模型 model = create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True) model.eval() # 图像预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]) ]) # 输入图像处理与预测 from PIL import Image img = Image.open('example.jpg') img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(img_tensor) predicted_class = torch.argmax(output, dim=1).item() print(f"Predicted class index: {predicted_class}") ``` ---
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