【雷鋒字幕組】招募進(jìn)行時(shí)

我們是一個(gè)由海內(nèi)外優(yōu)秀開(kāi)發(fā)者組成的志愿者團(tuán)隊(duì)，致力于經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)課程及 AI 前沿學(xué)術(shù)成果傳播，有著完善的入組學(xué)習(xí)機(jī)制和豐富的資源福利。如果你熱衷于 AI 技術(shù)學(xué)習(xí)和分享，那你還在等什么？快來(lái)加入我們雷鋒網(wǎng)吧！歡迎添加組長(zhǎng)微信  jadelover11  加入字幕組~

歡迎來(lái)到，空氣中都飄散著 “論文味” 的夏威夷。

今年，國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別頂級(jí)會(huì)議（CVPR 2017）將于 7 月 21 日—7 月 26 日在美國(guó)夏威夷召開(kāi)。我們的記者團(tuán)也特赴夏威夷，在接下來(lái)幾天為大家?guī)?lái)一手報(bào)道。

會(huì)議官方網(wǎng)站最新的數(shù)據(jù)顯示，今年，CVPR 共收到 2680 有效投稿，一共有 783 篇論文被接收，其中有 71 篇獲得 12 分鐘口頭報(bào)告（Oral ），144 篇獲得 4 分鐘短報(bào)告（Spotlights）的展示機(jī)會(huì)。

我們精選其中 5 篇論文，帶大家概覽國(guó)際學(xué)術(shù)界在動(dòng)作識(shí)別、計(jì)算呈像、視覺(jué)跟蹤、時(shí)間定位、圖像數(shù)據(jù)庫(kù)方面的創(chuàng)新成果，除了論文下載、項(xiàng)目地址等資源鏈接，還有即將呈現(xiàn)在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)口頭報(bào)告的視頻，讓大家先睹為快。

 1. 即時(shí)多人動(dòng)作姿勢(shì)辨識(shí)

Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields（CVPR 2017 Oral）

(2016 CHAMPION OF MSCOCO KEYPOINT DETECTION)

這是卡內(nèi)基美隆 (CMU)Robostic Institute 的作品——Multi-Person Pose Estimation。

至于什么是 Multi-Person 2D Human Pose Estimation，請(qǐng)參考下面的鬼畜動(dòng)圖：

GitHub 代碼地址： 

http://t.cn/RIrCg6k

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1611.08050

論文作者： Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser Sheikh

2. 電網(wǎng)計(jì)算呈像

Computational Imaging on the Electric Grid (CVPR 2017 Oral)

這是以色列理工大學(xué)（Technion-Israel Institute of Technology）和多倫多大學(xué) (University of Toronto) 學(xué)生的夜間交流電照明作品。

跟著忽明忽暗的電流搖擺，搜集和制作燈泡響應(yīng)函數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，讓我們看到以下新場(chǎng)景：

論文簡(jiǎn)介：

https://www.marksheinin.com/acam

論文地址：

http://t.cn/RKusjIq

論文作者：Mark Sheinin, Yoav Y. Schechner, Kiriakos. N. Kutulakos

3. 視覺(jué)跟蹤技術(shù)

Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning  (CVPR 2017）

這款基于深度加強(qiáng)學(xué)習(xí)的一種新視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)，在實(shí)現(xiàn)光計(jì)算的同時(shí)，在位置和刻度上都更加精準(zhǔn)。

在高速運(yùn)動(dòng)中識(shí)別人臉，還是相當(dāng)厲害的：

論文簡(jiǎn)介：

https://sites.google.com/view/cvpr2017-adnet

論文作者：Sangdoo Yun，Jongwon Choi，Youngjoon Yoo，Kimin Yun，Jin Young Choi

4. 時(shí)間操作定位

CDC: Conv-De-Conv Networks for Precise Temporal Action Localization (CVPR 2017 Oral)

運(yùn)用 Conv-De-Conv Networks，更好地進(jìn)行精準(zhǔn)時(shí)間定位。不僅知道一個(gè)動(dòng)作在視頻中是否發(fā)生，還知道動(dòng)作發(fā)生在視頻的哪段時(shí)間，擊球、投球、回旋時(shí)間都能精準(zhǔn)定位，適用各種體育賽事。

代碼:

https://bitbucket.org/columbiadvmm/cdc

論文下載: 

https://arxiv.org/abs/1703.01515

論文作者： Zheng Shou, Jonathan Chan, Alireza Zareian, Shih-Fu Chang，Kazuyuki Miyazawa

5. 三維圖像重建室內(nèi)場(chǎng)景

ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes (CVPR 2017 Spotlight)

斯坦福大學(xué)、普林斯頓大學(xué)以及慕尼黑工業(yè)大學(xué)聯(lián)合推出了一個(gè)龐大的三維圖像數(shù)據(jù)庫(kù) ScanNet ，可以作為機(jī)器人識(shí)物的數(shù)據(jù)輸入。

機(jī)器人識(shí)別房間里各種各樣的物體，什么是門，什么是墻，拎得倍兒清。

項(xiàng)目頁(yè)面:

http://www.scan-net.org/

論文作者：Angela Dai，Angel X. Chang ， Manolis Savva，Maciej Halber Thomas Funkhouser，MatthiasNie?ner

全部論文名單地址：

http://www.cvpapers.com/cvpr2017.html

雷鋒字幕組志愿者

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