汽车最新资讯：对偶篇 - CVPR 2020 论文精选，元转移学习与ABCNet并进，动态图像检索与点云分类框架齐飞。
【1】《12-in-1: 多任务视觉和语言表示学习》，作者Jiasen Lu，发表时间2019年12月11日。论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/13547?from=leiphonecolumn_paperreview0324
本文研究意义：
在小而多样化的数据集背景下，本文提出了一种新颖的数据调度方法——多任务模型，以避免过度训练或训练不足。通过在12个视觉和语言数据集上进行实验，结果显示这种方法优于单一任务模型，为后续研究带来了新的潮流。
【2】《Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution》，作者Soh Jae Woong /Cho Sunwoo /Cho Nam Ik，发表时间2020年2月27日。论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/12829?from=leiphonecolumn_paperreview0324
推荐原因：
这篇论文被CVPR 2020接收，对零样本超分辨率问题有所贡献。
以往的方法需要数千次梯度更新，但推理时间长。这篇论文提出用于零样本超分辨率的元转移学习，可以利用外部和内部信息，一次梯度更新就能产生相当可观的结果，因此能快速适应给定的图像条件，并且应用于大范围图像。
【3】《ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network》，作者Liu Yuliang /Chen Hao /Shen Chunhua /He Tong /Jin Lianwen /Wang Liangwei，发表时间2020年2月24日。论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/12441?from=leiphonecolumn_paperreview0324
推荐原因：
这篇论文被CVPR 2020接收，对场景文本检测和识别有所贡献。
现有方法要么在字符标注上成本很高，要么需要维护复杂的工作流，都不适用于实时应用程序。这篇论文提出了自适应贝塞尔曲线网络（Adaptive Bezier-Curve Network），包括三个方面的创新，在效率和准确性上均具优势。
【4】《Sketch Less for More: On-the-Fly Fine-Grained Sketch Based Image Retrieval》，作者Bhunia Ayan Kumar /Yang Yongxin /Hospedales Timothy M. /Xiang Tao /Song Yi-Zhe，发表时间2020年2月24日。论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/12442?from=leiphonecolumn_paperreview0324
推荐原因：
这篇论文被CVPR 2020接收，对基于草图细粒度图像检索有所贡献。
绘制草图花费时间，这篇论文重新设计了检索框架以应对这个挑战，以最少笔触数检索到目标照片。此外，还提出一种基于强化学习的跨模态检索框架，在两个公开可用的细粒度草图检索数据集上的实验表明，该方法比当前最佳方法具有更高的早期检索效率。
【5】《PointAugment: an Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification》，作者Li Ruihui /Li Xianzhi /Heng Pheng-Ann /Fu Chi-Wing，发表时间2020年2月25日。纸质版下载地址：
推荐原因：
这篇论文被CVPR 2020接收，对点云分类有所贡献。
这篇文章提出了一个名为PointAugment 的点云分类框架，当训练分类网络时，该框架会自动优化和扩充点云样本以丰富数据多样性。在改善形状分类和检出的有效性得到了实验验证中显示出其有效性与鲁棒性的能力。本章节展示了如何使用这些技术来提高计算机视觉中的性能，并讨论了未来的研究方向。在结束之前，我们回顾了我们发现的一些关键问题以及可能解决它们的一些策略，并提供了一些进一步探究该领域潜力的话题建议。此外，我们还简要介绍了未来工作计划，以及我们希望如何将这些成果整合到实际应用中。一旦完成，这项工作将能够帮助提升整个行业对于自动驾驶车辆、无人机导航等领域内智能系统性能的一般认知，从而促进相关技术发展步伐加快，同时也为公众安全创造更多价值。本书最后部分涉及的是展望未来，将继续深入探讨我们的主要成果及其潜在影响，以及未来的研究方向。这份报告旨在提供一个全面的概述，使读者能够理解我们已经取得的大量成就，并激励他们投身于此领域内未来的研究活动之中。在结尾，我想要感谢所有参与此项目的人员，他们是这一成功故事不可或缺的一部分。我也想感谢我的导师们，因为没有他们，我不会拥有今天这样令人满意的地位。我希望我的故事可以激励其他学生追求他们梦想，无论困难重重，也不要放弃信念。当我开始这个项目的时候，我不知道自己是否真的能实现它，但是经过几个星期艰苦努力，现在看来一切都值得一试。如果你正在寻找灵感或者只是想要了解更多关于编程世界的事情，请随时联系我。你永远不孤单，有许多人愿意帮助你走向成功！
