時隔一年，盤點CVPR 2019影響力最大的20篇論文

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來源｜我愛計算機視覺

CVPR 2019 已經(jīng)過去一年了，本文盤點其中影響力最大的 20 篇論文，這里的影響力以谷歌學術上顯示的論文的引用量排序，截止時間為2020年7月22日。

其中的一些結(jié)論蠻有意思的：

1. 這 20 篇論文全部開源了。不開源的論文復現(xiàn)代價大，別人參考的門檻會高很多，維護好論文對應的開源軟件能極大提高論文影響力。

2. 方向分布在GAN、人臉識別、神經(jīng)架構(gòu)搜索、語義分割、圖像合成、姿態(tài)估計、遷移學習、3D目標檢測、全景分割、目標跟蹤、圖像分類、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計（可變形卷積）、對抗學習、三維重建等方向。

3.?引用數(shù)排名第一的?StyleGAN?引用次數(shù)?956 遠超第二名 ArcFace?689 次，和第三名?Mnasnet?486 次。第 10 名?FBnet 228次，第20 名?Sophie?157 次。

4. 這些論文絕大多數(shù)有工業(yè)界巨頭的身影，英偉達貢獻 2 篇 （第一名來自英偉達），谷歌貢獻 4 篇，F(xiàn)acebook 貢獻 4 篇，亞馬遜1篇，?國內(nèi)微軟亞研院2篇，商湯 1 篇，京東 1篇。

5. 目標檢測是計算機視覺領域非常火的方向，但入選的兩篇全是3D點云目標檢測。

6. 人臉識別在工業(yè)界應用很火，但只有一篇論文入前20（大名鼎鼎的 ArcFace），說明這個領域的技術也許已經(jīng)趨于成熟。

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大家發(fā)現(xiàn)還有那些有意思的規(guī)律，歡迎在文末留言交流。

???No.1??StyleGAN

A style-based generator architecture for generative adversarial networks

StyleGAN-基于樣式的生成對抗網(wǎng)絡

作者 |?Tero Karras,?Samuli Laine,?Timo Aila

單位 | 英偉達

論文?|?https://arxiv.org/abs/1812.04948

代碼 |?https://github.com/NVlabs/stylegan

解讀 |?https://zhuanlan.zhihu.com/p/63230738

引用次數(shù)?| 956

?? No.2 ?Arcface?人臉識別

Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition

用于深度人臉識別的加法角余量損失

作者 |?Jiankang Deng,?Jia Guo,?Niannan Xue,?Stefanos Zafeiriou

單位 |?倫敦帝國學院；InsightFace

論文 |?https://arxiv.org/abs/1801.07698

代碼 |?https://github.com/deepinsight/insightface

極市直播回放｜CVPR2019 | ArcFace:構(gòu)建高效的人臉識別系統(tǒng)（直播嘉賓：論文一作，帝國理工學院計算機系IBUG組博士生鄧健康）

引用次數(shù)?| 689

???No.3?Mnasnet，神經(jīng)架構(gòu)搜索

Mnasnet: Platform-aware neural architecture search for mobile

移動端自動設計網(wǎng)絡

作者 |?Mingxing Tan,?Bo Chen,?Ruoming Pang,?Vijay Vasudevan,?Mark Sandler,?Andrew Howard,?Quoc V. Le

單位 | 谷歌

論文 |?https://arxiv.org/abs/1807.11626

代碼 |?https://github.com/tensorflow/tpu/tree/

master/models/official/mnasnet

論文解讀｜谷歌大腦用強化學習為移動設備量身定做最好最快的CNN模型

引用次數(shù)?| 486

?? No.4?DANet?場景分割（語義分割）

Dual attention network for scene segmentation

場景分割的雙注意力網(wǎng)絡

作者 |?Jun Fu,?Jing Liu,?Haijie Tian,?Yong Li,?Yongjun Bao,?Zhiwei Fang,?Hanqing Lu

單位 | 中科院自動化所；京東；國科大

論文 |?https://arxiv.org/abs/1809.02983

代碼 |?https://github.com/junfu1115/DANet

論文解讀｜雙重注意力網(wǎng)絡：中科院自動化所提出新的自然場景圖像分割框架

引用次數(shù)?| 400

?? No.5 AutoAugment 數(shù)據(jù)增廣

AutoAugment: Learning augmentation strategies from data

作者 |?Ekin D. Cubuk,?Barret Zoph,?Dandelion Mane,?Vijay Vasudevan,?Quoc V. Le

單位 | 谷歌大腦

論文 |?https://arxiv.org/abs/1805.09501

代碼 |?https://github.com/tensorflow/models/tree/

master/research/autoaugment

引用次數(shù) | 377

?? No.6?SPADE?圖像合成

Semantic image synthesis with spatially-adaptive normalization

具有空間適應性歸一化的語義圖像合成技術

作者 |?Taesung Park,?Ming-Yu Liu,?Ting-Chun Wang,?Jun-Yan Zhu

單位 | UC Berkeley ；英偉達；MIT CSAIL

論文 |?https://arxiv.org/abs/1903.07291

代碼 |?https://github.com/NVlabs/SPADE

備注 |?CVPR 2019 Oral

引用次數(shù)?|?292

?? No. 7 HRNet 人體姿態(tài)估計

Deep high-resolution representation learning for human pose estimation

用于人體姿態(tài)估計的深度高分辨率表征學習

作者 |?Ke Sun,?Bin Xiao,?Dong Liu,?Jingdong Wang

單位 |?中國科學技術大學；微軟亞洲研究院

論文 |?https://arxiv.org/abs/1902.09212

代碼 |?https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch

論文解讀 |?打通多個視覺任務的全能骨干：HRNet

引用次數(shù)?| 282

?? No.8 Auto-Deeplab NAS+語義分割

Auto-deeplab: Hierarchical neural architecture search for semantic image segmentation

作者 |?Chenxi Liu,?Liang-Chieh Chen,?Florian Schroff,?Hartwig Adam,?Wei Hua,?Alan Yuille,?Li Fei-Fei

單位 | 約翰斯霍普金斯大學；谷歌；斯坦福大學

論文 |?https://arxiv.org/abs/1901.02985

代碼 |?https://github.com/tensorflow/models/tree/

master/research/deeplab

備注 |?CVPR 2019?Oral

引用次數(shù)?| 233

?? No.9?遷移學習

Do better imagenet models transfer better?

作者 |?Simon Kornblith,?Jonathon Shlens,?Quoc V. Le

單位 | 谷歌大腦

論文 |?https://arxiv.org/abs/1805.08974

代碼 |?https://github.com/lsh3163/Imagenet-Better

備注 |?CVPR 2019?Oral

引用次數(shù)?| 232

?? No.10 FBNet?神經(jīng)架構(gòu)搜索

FBnet: Hardware-aware efficient convnet design via differentiable neural architecture search

通過可微的神經(jīng)架構(gòu)搜索實現(xiàn)硬件感知的高效convnet設計

作者 |?Bichen Wu,?Xiaoliang Dai,?Peizhao Zhang,?Yanghan Wang,?Fei Sun,?Yiming Wu,?Yuandong Tian,?Peter Vajda,?Yangqing Jia,?Kurt Keutzer

單位 | UC Berkeley；普林斯頓大學；Facebook

論文 |?https://arxiv.org/abs/1812.03443

代碼 |?https://github.com/facebookresearch/

mobile-vision

相關解讀｜Facebook最新力作FBNetV3來了！相比ResNeSt提速5倍，精度不輸EfficientNet

引用次數(shù)?| 228

?? No.11?PointRCNN?3D目標檢測

Pointrcnn: 3d object proposal generation and detection from point cloud

PointRCNN 第一個基于原始點云的3D目標檢測

作者 |?Shaoshuai Shi,?Xiaogang Wang,?Hongsheng Li

單位 | 香港中文大學

論文 |?https://arxiv.org/abs/1812.04244

代碼 |?https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN

解讀 |?https://zhuanlan.zhihu.com/p/71564244

引用次數(shù)?| 207

?? No.12 Pointpillars?3D目標檢測

Pointpillars: Fast encoders for object detection from point clouds

從點云中進行目標檢測的快速編碼器

作者 |?Alex H. Lang,?Sourabh Vora,?Holger Caesar,?Lubing Zhou,?Jiong Yang,?Oscar Beijbom

單位 |?nuTonomy: an APTIV company

論文 |?https://arxiv.org/abs/1812.05784

代碼 |?https://github.com/nutonomy/second.pytorch

引用次數(shù)?| 191

?? No.13 全景分割開山之作

Panoptic segmentation

?作者 |?Alexander Kirillov,?Kaiming He,?Ross Girshick,?Carsten Rother,?Piotr Dollár

單位 | FAIR；海德堡大學

論文 |?https://arxiv.org/abs/1801.00868

代碼?|?https://github.com/facebookresearch/detectron2/

引用次數(shù) | 186

?? No.14?Siamrpn++?目標跟蹤

Siamrpn++: Evolution of siamese visual tracking with very deep networks

作者 |?Bo Li,?Wei Wu,?Qiang Wang,?Fangyi Zhang,?Junliang Xing,?Junjie Yan

單位 | 商湯；中科院自動化所；中科院計算所

論文 |?https://arxiv.org/abs/1812.11703

代碼 | http://github.com/STVIR/pysot

主頁 |?http://bo-li.info/SiamRPN++/

解讀 |?https://zhuanlan.zhihu.com/p/56254712

引用次數(shù)?| 188

?? No.15?SiamMask?目標跟蹤

Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach

作者 |?Qiang Wang,?Li Zhang,?Luca Bertinetto,?Weiming Hu,?Philip H.S. Torr

單位 | 中科院自動化所；牛津大學；FiveAI

論文 |?https://arxiv.org/abs/1812.05050

代碼 |?https://github.com/foolwood/SiamMask

主頁 |?http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask/

論文解讀 |?CVPR2019 | SiamMask：視頻跟蹤最高精度

引用次數(shù)?| 185

?? No.16 亞馬遜圖像分類大禮包

Bag of tricks for image classification with convolutional neural networks

作者 |?Tong He,?Zhi Zhang,?Hang Zhang,?Zhongyue Zhang,?Junyuan Xie,?Mu Li

單位 | 亞馬遜

論文 |?https://arxiv.org/abs/1812.01187

代碼 |?https://github.com/dmlc/gluon-cv

論文解讀｜亞馬遜團隊調(diào)參秘籍：用CNN進行圖像分類的高實用Tricks合集

引用次數(shù)?| 183

?? No.17 升級版可變形卷積

Deformable convnets v2: More deformable, better results

作者 |?Xizhou Zhu,?Han Hu,?Stephen Lin,?Jifeng Dai

單位 |?中國科學技術大學；微軟亞洲研究院

論文 |?https://arxiv.org/abs/1811.11168

代碼 |?https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

論文解讀 |?目標檢測：Deformable ConvNets v2算法筆記

引用次數(shù)?| 182

?? No.18 對抗學習

Feature denoising for improving adversarial robustness

作者 |?Cihang Xie,?Yuxin Wu,?Laurens van der Maaten,?Alan Yuille,?Kaiming He

單位 | 約翰斯霍普金斯大學；FAIR

論文 |?https://arxiv.org/abs/1812.03411

代碼 |?https://github.com/facebookresearch/ImageNet-Adversarial-Training

引用次數(shù)?| 179

?? No. 19 DeepSDF?三維模型表示（三維重建）

Deepsdf:?Learning continuous signed distance functions for shape representation

作者 |?Jeong Joon Park,?Peter Florence,?Julian Straub,?Richard Newcombe,?Steven Lovegrove

單位 |?華盛頓大學；麻省理工學院；Facebook Reality Labs

論文 |?https://arxiv.org/abs/1901.05103

代碼?|?https://github.com/facebookresearch/DeepSDF

引用次數(shù) | 172

?? No. 20?Sophie?行人路徑預測（自動駕駛領域）

Sophie: An attentive gan for predicting paths compliant to social and physical constraints

作者 |?Amir Sadeghian,?Vineet Kosaraju,?Ali Sadeghian,?Noriaki Hirose,?S. Hamid Rezatofighi,?Silvio Savarese

單位 |?斯坦福大學；佛羅里達大學；阿德萊德大學

論文 |?https://arxiv.org/abs/1806.01482

代碼 |?https://github.com/StanfordVL/sophie

引用次數(shù) | 157

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