学术盛宴：ICCV 2019 中国预会议全情回顾
摘要：9月19日，由中国图象图形学学会主办，视觉大数据专委会承办，滴滴出行和北京大学王选计算机研究所协办的“ICCV 2019 中国预会议”成功举办，参会人数达300人，场面异常火爆。
今年10月，世界顶级计算机视觉会议ICCV （国际计算机视觉大会）将在韩国首尔举行。在此之前，“ICCV 2019 中国预会议”近日已在北京大学秋林报告厅如期举行。与会嘉宾不仅包括来自北京大学、清华大学、南京大学、上海交通大学等各高校的教授与在读博士生，也有来自中科院多个研究所的研究人员。会议期间，这些国内外计算机视觉领域学术界、工业界的优秀代表们携各自在 ICCV 2019 发表的最新研究结果和相关技术观点，在此次预会议上进行了分享与探讨。
本次活动由北京大学刘家瑛副教授主持了开幕环节，中国图象图形学学会视觉大数据专委会秘书长赫然研究员，滴滴出行智能控制首席科学家唐剑教授，北京大学王选计算机研究所所长郭宗明研究员分别代表主办方致开幕辞。赫然博士介绍了ICCV 中国预会议的成立背景，对北大王选所和滴滴出行为会议的组织所做的贡献，表示肯定和感谢。唐剑教授发表致辞，对各位专家学者的到来表示感谢，并鼓励大家积极参与这次研讨会的讨论与交流。郭宗明研究员发表致辞，欢迎各位专家学者，并希望大家能享受这次学术盛宴。
论坛开幕式
整个论坛共包括4个Oral Session和2个Spotlight Session环节。Oral Session邀请高校教授和研究所研究员带来口头报告，每个Oral Session包含一个特邀前瞻报告和若干篇ICCV2019工作介绍。
在Oral Session-1环节，滴滴出行智能控制首席科学家唐剑教授作题为“出行中的深度模型压缩及其应用”的特邀前瞻报告。唐剑教授介绍了深度模型压缩的理论以及近年来最前沿的研究方法，指出深度模型压缩为应对移动设备或物联网设备的存储和计算资源有限的重要作用，并介绍了滴滴在相关方面的突破性进展，促进了滴滴对深度学习技术在出行领域的应用落地。
北京理工大学吴心筱副教授作题为“视频字幕的联合学习语法表示学习和视觉提示翻译”的报告。吴心筱副教授介绍了语法表征学习和可视化提示翻译的联合学习模型，显著提升了图像文字描述的精确程度。
商汤研究院吴文岩作题为“基于半监督式风格迁移的人脸关键点探测”的报告。吴文岩指出了人脸数据集中风格多样性带来的挑战，并介绍了提出的半监督的风格迁移方法来应对该挑战。
大连理工大学王栋副教授作题为“实时鲁棒的长时视觉跟踪”的报告。王栋副教授首先指出了长时目标跟踪的挑战，然后介绍了提出的粗略扫描与细致浏览结合的视觉跟踪算法框架。
在Oral Session-2环节，微软亚洲研究院主管研究员王井东博士作题为“计算机视觉中的深度高分辨率表示学习”的特邀前瞻报告。王井东博士着重讲述了高分辨率表示学习在许多视觉问题中的重要作用，并介绍了提出的高分辨率网络，通过连接和融合不同分辨率的卷积特征来获得强大的高分辨率表示。
中科院自动化所黄岩博士作题为“基于跨模态记忆力机制的少样本图像语句匹配”的报告。黄岩博士提出了一个跨模态的图网络去对齐和记忆不同模态之间共享的信息，取得了更高的匹配质量。
京东AI研究院白亚龙博士作题为“重新关注视觉相关的关系”的报告。白亚龙博士介绍了场景图生成的研究背景，指出了现有数据集内关系多样性单一的问题，提出了剔除视觉无关关系的方法，通过多样化的视觉相关的关系信息，使模型在视觉识别任务中性能得到提升。
在Oral Session-3环节，清华大学鲁继文副教授作题为“非监督表示学习与视觉内容理解”的特邀前瞻报告。鲁继文副教授介绍了面向视觉内容理解的多个非监督表示学习方法，以及它们在人脸检测与识别、物体检测与跟踪、图像识别与检索等多个视觉内容理解任务中的应用。
京东AI研究院石海林博士作题为“噪声标注下的深度人脸识别”的报告。石海林博士介绍了提出的Co-Mining的框架在有标注噪声的条件下进行人脸识别模型训练，能够达到更好的识别精度。
中科院信息工程研究所任文琦博士作题为“基于3D人脸先验的人脸视频去模糊”的报告。任文琦博士介绍了通过显式地利用人脸结构信息，从带有运动模糊的人脸视频中获得干净准确的去模糊结果的方法。
清华大学鲁继文副教授进行特邀前瞻报告
在Oral Session-4环节，北京大学彭宇新教授作题为“跨媒体智能: 表征、分析与应用”的特邀前瞻报告。彭宇新教授对中国工程院“人工智能2.0”中跨媒体分析推理技术的任务和目标进行了介绍，然后重点介绍了相关研究进展，包括细粒度图像分类、跨媒体检索、文本生成图像、视频描述生成等。
北京邮电大学李春光副教授作题为“在仿射子空间聚类任务中是否需要仿射约束”的报告。李春光副教授通过理论推导和实验论证的方式，指出了在学习特征表达的时候，当环绕空间的维度较低时，使用仿射约束的必要性。
北京航空航天大学许燕教授作题为“用于无监督医学图像配准的递归级联网络”的报告。许燕教授介绍了由北京航空航天大学、微软亚洲研究院和清华大学共同完成的递归级联网络进行逐步配准，可以在无监督医学图像配准任务中取得稳定的性能提升。
中科院计算所李亮博士作题为“面向弱监督图像定位的自适应重构网络”的报告。李亮博士首先介绍了在图像中根据询问语句定位相关物体的任务，然后重点介绍了提出的组件分解与自适应重建方法，能有效提取关键组件，从而提升定位准确度。
此外，本次论文宣讲会设置了Spotlight Session 环节，邀请了29名同学以口头报告和海报的形式展示他们的论文。海报交流环节，现场异常火爆，大家深入交流学术观点，分享科研工作。以下为Spotlight Session环节的报告题目及讲者。
论文预宣讲会上，报告内容丰富详实，与会代表们表示获益良多。
附：ICCV2019将于10月27号到11月2日在韩国首尔举行。今年的ICCV会议，总计有1077篇被正式录取。详细论文列表见官方网址：
http://iccv2019.thecvf.com/program/main_conference#schedule
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顾问：王 亮
审校：耿 新，赫 然，张晓宇
责任编辑：石海超