2017年10月22日-29日，国际计算机视觉大会（IEEE International Conference on Computer Vision，简称ICCV 2017）在意大利威尼斯召开，计算机所吕肖庆老师，王勇涛老师，研究生廖媛，厉扬豪参加了此次会议。

两年一度的ICCV是计算机视觉领域的三个顶级会议之一，三十年来一直受到学术界与工业界的广泛关注。会议包括了9个口头报告Session、7个Spotlight Session、8个海报展示Session、44个Workshop、9个Tutorial和60个产业展览，内容涵盖了目标检测、目标跟踪、场景语义理解、3D重建等计算机视觉主流任务。

本届会议的参与度创下了历史新高，收到投稿2143篇，录用文章621篇（Oral 45篇，Spotlight 56篇，Poster 520篇），其中，直接来自中国的投稿占比近40%，凸显了华人在该领域的强劲上升势头。总体参会人数比上届增加一倍多，达到3107人。计算机所师生在本次会议上发表了两篇论文，并在会议上做了海报展示。

论文具体信息如下：

[1] Yuan Liao, Xiaoqing Lu, Chengcui Zhang, Yongtao Wang, Zhi Tang. Mutual Enhancement for Detection of Multiple Logos in Sports Videos.
本文提出一种在体育视频中检测商标的方法，基于商标的相互关系提出了重排序方法以增强模糊商标的检测，同时利用时间域信息提出了扩散方法增强视频整体的检测准确率。实验在多个数据集上进行，在图片数据集上验证了重排序方法的有效性，在自建视频数据集上验证了整体系统的有效性。
[2] Yanghao Li, Naiyan Wang, Jiaying Liu, Xiaodi Hou. Factorized Bilinear Models for Image Recognition
本文提出一种Factorized Bilinear Network (FBN)神经网络模型，在线性复杂度下对二次特征进行建模，同时还针对Factorized Bilinear层提出了一种针对性的DropFactor技术用来防止过拟合，等效于组合不同的FBN网络。实验在多个数据集上验证了算法的有效性，包括Cifar10, Cifar100和ImageNet等。