02.26 CVPR 2020接收率22%！華為諾亞11投7中

會議之眼A類、CCF A類會議，IEEE國際計算機視覺與模式識別會議CVPR 2020(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)將於2020年6月14日至19日在美國華盛頓州西雅圖舉行，CVPR 每年舉辦一次，作為計算機視覺領域的頂級會議，其涵蓋了學術論文會議、研討會以及短期教程。憑藉高質量和低成本的優勢為學生、學者和行業研究人員提供了非凡價值。

接收論文情況

本屆CVPR收到了6656篇投稿，接收1470篇，接收率僅為22%，主題涵蓋：細分和分組、運動與追蹤、人體識別、運動立體感和結構、基於圖像建模、計算攝影與圖像、視頻分析與事件識別、臉部和手勢分析、醫學圖像分析、文件分析、統計方法與學習等。
小編找到了往年的接收情況，從接收率來看，本屆CVPR接收率實現了二連降。
CVPR2018有效投稿量3303篇，接收論文979篇，接收率29.6%。CVPR2019有效投稿量5160篇，接收論文1300篇，接收率25.2%。CVPR2020有效投稿量6656篇，接收論文1470篇，接收率22%。
目前，接收論文已經在官網公佈，不過只有論文編號，會議之眼會對此進行跟蹤報道，為大家整理最新論文合集！http://cvpr2020.thecvf.com/sites/default/files/2020-02/accepted_list.txt

華為諾亞11投7中

只有22%接受率的結果公佈，自然是有人歡喜有人憂，來自華為的王雲鶴在知乎上就爆出了今年諾亞實驗室的收錄結果：大半年產出了11篇論文，被接收了七篇，接收率63.6%，遠高於平均值。

11篇文章的得分分別為123、124、224、234、234、234、234、234、234、144、334。

同時，王雲鶴也提供了3篇文章的詳細信息。

1. GhostNet: More Features from Cheap Operations
作者利用了一個很巧妙的結構，搭建了超越了MobileNet v3的輕量級神經網絡。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdfGithub地址：https://github.com/iamhankai/ghostnet

2. AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?
AdderNet是由來自北京大學、華為諾亞方舟實驗室、鵬城實驗室的研究人員提出的一種加法器網洛，去掉卷積乘法，並設計了一種新的反向傳播算法，結果也能訓練神經網絡。據王雲鶴解釋：這是他幾年前的一個idea。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.13200.pdf知乎熱帖地址：https://www.zhihu.com/question/365144981/answer/967106872Reddit熱帖地址：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ekw2s1/r_addernet_do_we_really_need_multiplications_in/

3. CARS: Contunuous Evolution for Efficient Neural Architecture Search

作者開發出了一種有效的連續進化方法用於搜索神經網絡。具有高效、具備可微和進化的多重優勢。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.04977.pdfGithub地址：

10年CVPR心路歷程

香港中文大學助理教授回顧了自己過去參與CVPR的10年投稿經歷，在知乎上寫下了《十年之間的CVPR與我們》。在所謂的AI研究確實變得越來越簡單、門檻越來越低的時候，以及大家都隨地吐痰的時候，並不意味著你也可以吐。

知乎鏈接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/108878723

最後，用周老師博文中的最後一句話來收尾：

江湖還是那個江湖。一壺濁酒喜相逢。古今多少事，都付笑談中。

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