CVPR获奖论文公布苹果斩获最佳论文_[#第一枪]

当地时间 7 月 22 号上午，夏威夷会议中心的卡米哈米哈 3 号大厅（Kamehameha III，以 19 世纪夏威夷国王卡米哈米哈三世命名）坐无虚席。CVPR 2017 的获奖论文在此正式揭晓。

本届 CVPR 共有两篇最佳论文、两篇最佳论文提名、一篇最佳学生论文。苹果去年 12 月发表的对抗网络 SimGAN 研究，是两篇最佳论文之一。

本届获奖论文还有哪些？一起来看雷锋网记者现场传回的报道。

最佳论文

《Densely Connected Convolutional Networks》

即《密集连接的卷积网络》，作者是 Gao Huang，Zhuang Liu，Laurens van der Maaten，Kilian Q. Weinberger。几人分别是康奈尔大学、清华大学与 Facebook AI 研究院（FAIR）的研究人员，Kilian Q. Weinberge 为康奈尔大学计算机教授。

论文源代码见这里。

《Learning From Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》

即“《借助对抗训练，从模拟、无监督图像中学习》”，作者为 Ashish Shrivastava，Tomas Pfister，Oncel Tuzel，Joshua Susskind，Wenda Wang，Russell Webb。

这是奉行保密文化的苹果公司所发布的第一篇 AI 论文，标志着苹果公开 AI 学术研究成果、对外敞开大门的第一步。该论文发表于去年 12 月，提出了由三部分（模拟器 Simulator，精制器 Refiner，再加上一个判别器 Discriminator）组成的 SimGAN 训练方法。

有意思的是，当初就有学者对这篇论文的含金量提出质疑，认为苹果这份论文“试水”的意义远大于研究本身的意义。具体请见雷锋网今年初的报道。

最佳论文提名

《Annotating Object Instance with a Polygon-RNN》

即“《用 Polygon-RNN 对目标实例做注解》”，作者 Lluis Castrejon，Kaustave Kundu，Raquel Urtasun 以及 Sanja Fidler 是多伦多大学的研究人员。论文主页见这里。

国内有位童鞋写了一篇该论文的学习笔记，总结其梗概，见这里。

《YOLO 9000: Better, Faster, Stronger》

两位作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 均为华盛顿大学研究人员。这篇论文的标题中，“YOLO”是“You Only Look Once”的缩写，是两位作者开发的实时目标检测系统。其 GitHub 地址在这里，Joseph Redmon 介绍该研究的个人主页戳这里。

最佳学生论文奖

《Computational Imaging on the Electric Grid》

即《在电网上进行计算成像》。第一作者 Mark Sheinin 是以色列理工学院的在读博士生。第二、第三作者 Yoav Y. Schechner、Kiriakos N. Kutulakos 分别为以色列理工和多伦多大学教授。这是一个横跨光学、计算机视觉、图像处理、电气工程等多领域的研究，作者开发了一套借助灯光设备肉眼不可见的闪烁，收集城市电网信息的系统。

颁奖现场

这是一篇该研究成果的详细介绍（英文）。

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