走在探索计算机视觉新前沿：ECCV 2020 亮点摘要（上）

ECCV 2020亮点摘要（上）

序言

一年一度的欧洲计算机视觉会议（ECCV）是计算机视觉领域备受瞩目的盛会，今年于8月23日至28日在线上举办。在为期六天的会议中，来自世界各地的学者和专家齐聚一堂，共同分享和讨论计算机视觉领域的最新进展和创新成果。本篇博文将重点介绍ECCV 2020的精彩亮点，带领读者领略计算机视觉领域的新前沿。

深度学习与计算机视觉的融合

深度学习已成为计算机视觉领域的主导范式，本届ECCV大会也充分体现了这一趋势。许多研究工作展示了深度学习技术在计算机视觉任务中的有效性，包括图像分类、目标检测、图像分割和视频分析等。

1. 基于深度学习的图像分类

图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一，也是深度学习技术的试金石。今年ECCV大会上，多项研究工作提出了新的深度学习模型，在图像分类任务上取得了优异的成绩。例如，来自Google的研究团队提出了EfficientNet模型，该模型在ImageNet数据集上的准确率达到了90.4%，刷新了当时的记录。

2. 基于深度学习的目标检测

目标检测是计算机视觉中另一项重要任务，旨在从图像中识别和定位目标物体。今年ECCV大会上，多项研究工作提出了新的深度学习模型，在目标检测任务上取得了显著的进展。例如，来自Facebook的研究团队提出了Cascade R-CNN模型，该模型在COCO数据集上的准确率达到了57.9%，是当时最先进的模型之一。

3. 基于深度学习的图像分割

图像分割是计算机视觉中另一项重要任务，旨在将图像中的像素划分为不同的语义区域。今年ECCV大会上，多项研究工作提出了新的深度学习模型，在图像分割任务上取得了令人瞩目的成果。例如，来自微软的研究团队提出了DeepLabV3+模型，该模型在PASCAL VOC数据集上的准确率达到了90.6%，是当时最先进的模型之一。

人工智能与计算机视觉的结合

人工智能与计算机视觉的结合正在催生新的应用和解决方案。今年ECCV大会上，多项研究工作展示了人工智能技术在计算机视觉任务中的潜力。

1. 人工智能赋能的图像生成

图像生成是计算机视觉中一项具有挑战性的任务，旨在从随机噪声或其他数据源生成逼真的图像。今年ECCV大会上，多项研究工作提出了新的人工智能模型，在图像生成任务上取得了令人印象深刻的成果。例如，来自OpenAI的研究团队提出了StyleGAN模型，该模型能够生成非常逼真的图像，包括人脸、动物和风景等。

2. 人工智能赋能的视频分析

视频分析是计算机视觉中另一项重要的任务，旨在从视频中提取有价值的信息。今年ECCV大会上，多项研究工作提出了新的人工智能模型，在视频分析任务上取得了显著的进展。例如，来自Google的研究团队提出了SlowFast模型，该模型能够以较快的速度分析视频，同时保持较高的准确率。

3. 人工智能赋能的自动驾驶

自动驾驶是人工智能与计算机视觉结合的典型应用之一。今年ECCV大会上，多项研究工作展示了人工智能技术在自动驾驶领域的最新进展。例如，来自Waymo的研究团队提出了Waymo Open Dataset数据集，该数据集包含了超过100万英里的自动驾驶数据，为自动驾驶研究提供了宝贵的资源。