一文打尽ECCV 2018大会项目亮点

欧洲计算机视觉国际会议，是计算机视觉三大会议之一。两年一次，每次会议在全球范围论文录用率在20%左右。而本次的会议论文录取率大约在24%左右。

今年的ECCV 2018会议揭示了计算机视觉领域的最新进展。正如所料，所有会议都由 卷积神经网络 （CNN）的深度学习主导。

下面几个项目，是本次会议的亮点，在一些项目里，我们有的给出了介绍，有的给出了论文的下载地址，感兴趣的同学，请自取哟~

自动驾驶

自主定位飞行

2018年ECCV的主要议题之一是自动驾驶。你能和LIDAR竞争吗？你能从视频中检测和重建汽车为3D物体吗？

下面这个网址将会给你答案

http://apolloscape.auto/self_localization.html

CARLA：自动驾驶研究民主化

在城市地区，自动驾驶需要保证非常安全的驾驶行为。你听说过CARLA模拟器吗？Carla是一个用于自主驾驶研究的开源模拟器。在仿真程度上，Carla使用更方便。

这儿有一份介绍

https://www.youtube.com/watch?v=AaJekfFR1KQ

一种新的神经网络结构与方案

具有自适应计算图的卷积网络

Anreas Veit表示CNN不一定需要固定的前馈结构。相反，他提出了在ImageNet上优于ResNet的自适应网络拓扑结构。

论文摘要

https://towardsdatascience.com/paper-summary-convolutional-networks-with-adaptive-computation-graphs-d3dcad10f565

提升层：分析和应用

如何提高输入的维数在图像分类或去噪领域中的深度学习应用以及更快的训练数据？

这篇论文给你想要的答案。

tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Michael_Moeller_Lifting_Layers_Analysis_ECCV_2018_paper.pdf

使用对抗性扰动学习判别视频表示

一文打尽CNN的特点、Stiefel流形、黎曼流形上的共轭梯度算法。

tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Jue_Wang_Learning_Discriminative_Video_ECCV_2018_paper.pdf

魔术与图像

通过Disentangled Representations进行图像到图像的翻译

这篇论文里，你会理解如何生成具有特定内容和属性的新图像？

tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Hsin-Ying_Lee_Diverse_Image-to-Image_Translation_ECCV_2018_paper.pdf

基于Style-aware Content Loss的实时HD风格转换

这篇论文的作者为图像风格转换问题奠定了基础。它们为我们提供了模仿各种历史艺术家风格的绘画。这些都是由真实世界图像中的CNNs生成的，对人眼来说，有非常高的欺骗率。

tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Artsiom_Sanakoyeu_A_Style-aware_Content_ECCV_2018_paper.pdf

这有一款名为Cookpad移动应用程序！你可以用它来拍一张美味餐的照片，CNN会识别出来这顿饭。这款应用程序可以告诉你这顿饭的配料是什么，做这顿饭的步骤以及注意事项。

https://www.semanticscholar.org/paper/Deep-based-Ingredient-Recognition-for-Cooking-Chen-Ngo/23fd82c04852b74d655015ff0876e6c5defc6e61