王选所研究生参加ICCV2019

2019年10月27日至11月2日,国际计算机视觉大会(IEEE/CVF International Conference on Computer Vision,ICCV 2019)在韩国首尔召开。王选所博士生杨帅,硕士生刘利欣、迟禄参加了此次会议。

ICCV每两年召开一次,是计算机视觉领域的顶级会议。本次会议吸引了来自学术界、工业界共计7501人参加。会议包括了口头报告、海报展示、60个workshops,12个tutorials等环节。

ICCV2019会场

本次大会共提交了4303篇论文,录取1075篇论文,录取率为25.0%。王选所师生发表1篇口头报告论文、1篇海报展示论文和1篇workshop论文,论文信息如下:

[1] Shuai Yang, Zhangyang Wang, Zhaowen Wang, Ning Xu, Jiaying Liu, Zongming Guo, Controllable Artistic Text Style Transfer via Shape-Matching GAN. ICCV 2019

该论文提出了一种基于双向结构匹配的文字风格化系统,解决了少样本下的多尺度文字风格化问题,用户只需提供一张风格图片作为输入,系统便可自动为指定的文字调整形态、渲染纹理,获得最终的艺术字图片。同时,系统提供了文字形变程度这一参数。通过调整该参数,就能实时获得不同变形程度的艺术字,从而实现文字的艺术性和可识别性上的平衡。

将不同程度的火焰风格渲染到文字上

杨帅做论文口头报告和海报展示

[2] Lixin Liu, Jiajun Tang, Xiaojun Wan, Zongming Guo. Generating Diverse and Descriptive Image Captions Using Visual Paraphrases. ICCV 2019

该论文研究了目前图像的文本描述的多样性和具体性缺乏的问题,提出了一种基于视觉复述的两阶段解码的模型。给定图像输入,该模型首先生成初步的句子,再将其改写为内容更加多样和丰富的描述。在MS COCO图像描述数据集上的实验显示,方法可以显著提升文本描述的多样性和具体性。

[3] Lu Chi, Guiyu Tian, Yadong Mu, Qi Tian, Two-Stream Video Classification with Cross-Modality Attention, ICCV Workshops 2019.

该论文研究了如何高效利用多模态信息进行视频分类的问题。该技术的实现,使多模态信息(如RGB与光流)能够在神经网络任何阶段进行充分有效地交互,同时具有很好地兼容性,几乎能够用于现有的所有网络架构,在kinetics和UCF-101上的效果都有显著提升。

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