2025-01-08 智能仪表资讯 0
在即将到来的2019年10月27日至11月2日，计算机视觉界的盛事——ICCV 2019，将在韩国首尔的COEX会议中心上举行。作为人工智能领域的一大盛会，它不仅吸引了众多业内专家和学者，更是每位对计算机视觉有所兴趣的人们不可错过的展览。为了让大家能够更好地准备和学习，AI研习社整理出了从1998年至2017年的ICCV历年最佳论文。这份宝贵的资料集已经打包好了，只需点击以下链接，即可访问：
https://www.yanxishe.com/postDetail/14500?from=leiphonecolumn
这些经典论文中，有一篇讲述的是Mask R-CNN，这是一种通过深度学习来进行实例分割、检测和分类等任务的方法，由Kaiming He及Facebook AI Research团队发表于2017年。此外，还有Deep Neural Decision Forests由Peter Kontschieder及Microsoft Research团队于2015年提出；From Large Scale Image Categorization to Entry-Level Categories则是Vicente Ordonez及University of North Carolina at Chapel Hill团队在2013年共同完成。
此外，不要忘记Relative Attributes，由Devi Parikh及Toyota Technological Institute at Chicago与Kristen Grauman及University of Texas at Austin共同发表于2011年的作品，以及Discriminative models for multi-class object layout，这项工作是在2009年由Chaitanya Desai及University of California Irvine团队完成。
如果你对Population Shape Regression From Random Design Data感兴趣，那么Bradley Davis及其同事们2007年的研究成果绝对值得一读。而Fredrik Kahl以及Didier Henrion则在2005年的Globally Optimal Estimates for Geometric Reconstruction Problems中展示了他们卓越的研究能力。
Paul Viola及其同事们2003年的Detecting Pedestrians using Patterns of Motion and Appearance，是另一篇值得关注的文章。而Image Parsing: Unifying Segmentation, Detection and Recognition，则是Zhuowen Tu及其同伴们提供的一个全面的解决方案。
最后，如果你想了解更多关于Image-based Rendering using Image-based Priors的话，那么Andrew Fitzgibbon及其合作伙伴就是你的最佳选择。Kentaro Toyama 及 Andrew Blake 的Probabilistic Tracking with Exemplars in a Metric Space，也是一个非常重要且具有启发性的工作。此外，Steven Seitz对于The Space of All Stereo Images也有着深入细致的探索，而Yi Ma等人的Euclidean Reconstruction and Reprojection up to Subgroups也是一个不可忽视的话题。
总而言之，无论你对哪个方面感兴趣，都可以从这份精选文档中找到答案。在这个充满无限可能的人工智能时代，让我们一起踏上智慧之旅，一步一步揭开计算机视觉领域最深奥秘密吧！
