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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！转自创新奇智近日，创新奇智有关少样本学习（Few-shotLearning）的研究论文《PrototypeRectificationforFew-ShotLearning》被全球计算机视觉顶会ECCV2020接收为Oral论文，入选率仅2%。
论文：视觉识别深度卷积网络中的空间金字塔池化（SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition），ECCV2014作者：何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑
学者入选论文数排名入选ECCV2020论文最多的学者是香港理工大学教授张磊，共8篇论文入选，而阿德莱德大学教授沈春华有7篇入选，来自穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学的邵岭教授有6篇入选，可见邵岭教授也是非常高产。
CycleGAN：图片风格，想换就换|ICCV2017论文解读.在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。.本期推荐的论文笔记来自PaperWeekly社区用户@LUOHAO。.本文提出的模型名为CycleGAN，作者希望在不借助pairedexample情况下，来...
正如@叛逆者所说，graphics论文的工程量往往都比较大，而且组件中依赖关系非常强（比如说，单独给个BxDF…正如@叛逆者所说，graphics论文的工程量往往都比较大，而且组件中依赖关系非常强（比如说，单独给个BxDF的部分要实际用起来还是得折腾半天）。其实仔细找找还是能发现不少开源…
即论文研究的问题是很新颖,很有价值,即使method/assumption不是很reasonable,也是可以接受的,这种研究应该得到鼓励.对于常规的稿子,尝试罗列出三条advantages,三条disadvantages.
ECCV2020论文大盘点-人脸技术篇本文盘点ECCV2020所有与人脸相关的研究，涵盖人脸各子领域，总计46篇文章，涉及21个方向。除了常见的人脸检测、对齐、识别、活体检测，人脸、编辑、重建、动画等技术都非常吸引人。
2020年AI顶会最全数据重磅出炉！.看看我们挖出了什么宝藏.大家新年好！.AI科技评论联合AMiner，为大家带来了2020年AI顶会最全统计数据！.还不赶紧转发、收藏、退出（一气呵成）好好欣赏，看看我们能从数据中挖掘出什么宝藏。.
ECCV2018奖项公布：德国团队获最佳论文，吴育昕、何恺明上榜原文等机器之心热门推荐内容提供等信息。机器之心报道机器之心编辑部现场支持：李振强、杨浩进今日，ECCV2018获奖论文公布，来自德国航空航天中心、慕尼黑工业大学的研究者获得最佳...
VOC挑战提供两种参加形式，第一种是仅用委员提供的数据，进行算法机器学习和训练。.第二种是用测试之外的那些数据进行算法的训练，例如那些商业系统。.但不管怎样，这两种情况必须严格的利用提供的测试数据来生成最终的结果。.测试数据不得用于...
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