一文打盡ECCV 2018大會專案亮點
歐洲計算機視覺國際會議，是計算機視覺三大會議之一。兩年一次，每次會議在全球範圍論文錄用率在20%左右。而本次的會議論文錄取率大約在24%左右。
今年的ECCV 2018會議揭示了計算機視覺領域的最新進展。正如所料，所有會議都由 卷積神經網路 （CNN）的深度學習主導。
下面幾個專案，是本次會議的亮點，在一些專案裡，我們有的給出了介紹，有的給出了論文的下載地址，感興趣的同學，請自取喲~
自動駕駛
自主定位飛行
2018年ECCV的主要議題之一是自動駕駛。你能和LIDAR競爭嗎？你能從視訊中檢測和重建汽車為3D物體嗎？
下面這個網址將會給你答案
http://apolloscape.auto/self_localization.html
CARLA：自動駕駛研究民主化
在城市地區，自動駕駛需要保證非常安全的駕駛行為。你聽說過CARLA模擬器嗎？Carla是一個用於自主駕駛研究的開源模擬器。在模擬程度上，Carla使用更方便。
這兒有一份介紹
https://www.youtube.com/watch?v=AaJekfFR1KQ
一種新的神經網路結構與方案
具有自適應計算圖的卷積網路
Anreas Veit表示CNN不一定需要固定的前饋結構。相反，他提出了在ImageNet上優於ResNet的自適應網路拓撲結構。
論文摘要
https://towardsdatascience.com/paper-summary-convolutional-networks-with-adaptive-computation-graphs-d3dcad10f565
提升層：分析和應用
如何提高輸入的維數在影象分類或去噪領域中的深度學習應用以及更快的訓練資料？
這篇論文給你想要的答案。
tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Michael_Moeller_Lifting_Layers_Analysis_ECCV_2018_paper.pdf
使用對抗性擾動學習判別視訊表示
一文打盡CNN的特點、Stiefel流形、黎曼流形上的共軛梯度演算法。
tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Jue_Wang_Learning_Discriminative_Video_ECCV_2018_paper.pdf
魔術與影象
通過Disentangled Representations進行影象到影象的翻譯
這篇論文裡，你會理解如何生成具有特定內容和屬性的新影象？
tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Hsin-Ying_Lee_Diverse_Image-to-Image_Translation_ECCV_2018_paper.pdf
基於Style-aware Content Loss的實時HD風格轉換
這篇論文的作者為影象風格轉換問題奠定了基礎。它們為我們提供了模仿各種歷史藝術家風格的繪畫。這些都是由真實世界影象中的CNNs生成的，對人眼來說，有非常高的欺騙率。
tp://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Artsiom_Sanakoyeu_A_Style-aware_Content_ECCV_2018_paper.pdf
這有一款名為Cookpad移動應用程式！你可以用它來拍一張美味餐的照片，CNN會識別出來這頓飯。這款應用程式可以告訴你這頓飯的配料是什麼，做這頓飯的步驟以及注意事項。
https://www.semanticscholar.org/paper/Deep-based-Ingredient-Recognition-for-Cooking-Chen-Ngo/23fd82c04852b74d655015ff0876e6c5defc6e61
