ECCV 2020 Oral 中谷歌论文盘点,点云与3D方向工作居多

原创
09/02 23:55
阅读数 80


ECCV2020 已经结束,官方放出了所有论文:
ECCV 2020 论文合集下载,分类盘点进行中

谷歌作为人工智能研究领域工业界的领头羊,其工作是非常值得参考的。

本文汇总其入选 ECCV 2020 Oral 的作品,总计 10 篇。这些论文分布在 神经渲染、点云、3D人体重建、3D场景重建、人类行为预测、光流、自监督、6D位姿估计 等领域,特别值得一提的是「 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 获得最佳论文荣誉提名!其展示效果让人惊艳。


   最佳论文荣誉提名

[1].NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
作者 | Ben Mildenhall、Pratul P. Srinivasan、Matthew Tancik、Jonathan T. Barron、Ravi Ramamoorthi、Ren Ng
单位 | UC 伯克利;谷歌;加州大学圣地亚哥分校
论文 | https://arxiv.org/abs/2003.08934
主页 | https://www.matthewtancik.com/nerf
备注 | ECCV 2020 Oral
解读 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/187541908

发明了一种称之为神经辐射场的方法用于场景3D新视野的合成,输入不同视角下拍的图片,合成未出现的视角的图像。

 

[2].Quaternion Equivariant Capsule Networks for 3D Point Clouds

作者 | Yongheng Zhao, Tolga Birdal, Jan Eric Lenssen, Emanuele Menegatti, Leonidas Guibas, Federico Tombari

单位 | 帕多瓦大学;斯坦福大学;慕尼黑工业大学;多特蒙德工业大学;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/1912.12098

代码 | https://github.com/tolgabirdal/qecnetworks

主页 | https://tolgabirdal.github.io/qecnetworks/

备注 | ECCV 2020 Oral 


发明了新的3D胶囊网络,用于3D识别与方向估计。



[3].SoftPoolNet: Shape Descriptor for Point Cloud Completion and Classification

作者 | Yida Wang, David Joseph Tan, Nassir Navab, Federico Tombari

单位 | Technische Universit¨at M¨unchen;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.07358

备注 | ECCV 2020 Oral 


发明了新的用于点云的形状描述,用于点云补全和分类。



[4].Combining Implicit Function Learning and Parametric Models for 3D Human Reconstruction

作者 | Bharat Lal Bhatnagar, Cristian Sminchisescu, Christian Theobalt, Gerard Pons-Moll

单位 | 萨尔大学;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11432

代码 | https://github.com/bharat-b7/IPNet

主页 | http://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/ipnet/

备注 | ECCV 2020 Oral 


结合隐式函数与参数模型的3D人体重建。



[5].CoReNet: Coherent 3D scene reconstruction from a single RGB image

作者 | Stefan Popov, Pablo Bauszat, Vittorio Ferrari

单位 | 谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2004.12989

备注 | ECCV 2020 Oral 

从单幅图片进行连贯的3D场景重建。



[6].Adversarial Generative Grammars for Human Activity Prediction

作者 | AJ Piergiovanni, Anelia Angelova, Alexander Toshev, Michael S. Ryoo

单位 | 谷歌;石溪大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.04888

代码 | 即将

备注 | ECCV 2020 Oral 

对抗生成语法用于人类活动预测。


[7].Self6D: Self-Supervised Monocular 6D Object Pose Estimation

作者 | Gu Wang, Fabian Manhardt, Jianzhun Shao, Xiangyang Ji, Nassir Navab, Federico Tombari

单位 | 清华大学;慕尼黑工业大学;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2004.06468

代码 | https://github.com/THU-DA-6D-Pose-Group/Self6D-Diff-Renderer

备注 | ECCV 2020 Oral 

自监督学习+单目6D位姿估计。



[8].What Matters in Unsupervised Optical Flow?

作者 | Rico Jonschkowski, Austin Stone, Jonathan T. Barron, Ariel Gordon, Kurt Konolige, Anelia Angelova

单位 | 谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2006.04902

代码 | https://github.com/google-research/google-research/tree/master/uflow

备注 | ECCV 2020 Oral 

非监督光流估计研究。



[9].Appearance Consensus Driven Self-Supervised Human Mesh Recovery

作者 | Jogendra Nath Kundu, Mugalodi Rakesh, Varun Jampani, Rahul Mysore Venkatesh, R. Venkatesh Babu

单位 | Indian Institute of Science, Bangalore;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.01341

代码 | 即将

主页 | https://sites.google.com/view/ss-human-mesh

备注 | ECCV 2020 Oral 

表观共识驱动的自监督人体网格修复。



[10].Fashionpedia: Ontology, Segmentation, and an Attribute Localization Dataset

作者 | Menglin Jia, Mengyun Shi, Mikhail Sirotenko, Yin Cui, Claire Cardie, Bharath Hariharan, Hartwig Adam, Serge Belongie

单位 | 康奈尔大学;康奈尔科技校区;谷歌等

论文 | https://arxiv.org/abs/2004.12276

主页 | https://fashionpedia.github.io/home/index.html

备注 | ECCV 2020 Oral 

定义了一个实例分割与细粒度属性定位的视觉新任务,并提出一个时尚领域的数据集。



你觉得哪项工作最有意思呢,欢迎留言~


备注如:3D

CV细分方向交流群

扫码备注研究方向拉你入群。


我爱计算机视觉

微信号:aicvml

QQ群:805388940

微博知乎:@我爱计算机视觉

投稿:amos@52cv.net

网站:www.52cv.net

在看,让更多人看到  

本文分享自微信公众号 - 我爱计算机视觉(aicvml)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

展开阅读全文
打赏
0
0 收藏
分享
加载中
更多评论
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部