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    歡迎大家投稿我們組織的CVPR2019 / ICML2019 Workshop
    來源: 董浩業/
    中山大學
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    2019-03-25

    ?歡迎大家投稿我們組織的CVPR2019 Workshop和 ICML2019 Workshop



    ICML 2019、CVPR 2019都在美國Long Beach召開。值得注意的是這兩個會議召開時間:

    2019年6月9日-15日,ICML 2019,

    http://cvpr2019.thecvf.com/

    2019年6月16日-20日, CVPR 2019, 

    https://icml.cc/Conferences/2019

    可以參加完機器學習頂會ICML,接著參加計算機視覺頂會CVPR。


    我們在該兩個會議共組織了4個Workshop,希望大家投稿和參加比賽:


    1)CVPR2019 Workshop (Augmented Human: Human-centric Understanding).

    舉辦5個比賽,公布多姿勢虛擬試穿數據、video multi-person human parsing數據集。

    歡迎賜稿:

    https://cmt3.research.microsoft.com/VUHCS2019

    歡迎參賽:

    http://sysu-hcp.net/lip/overview.php

    截止時間:2019年5月1日

    Workshop主頁:

    https://vuhcs.github.io


    2)CVPR2019 Workshop (Towards Causal, Explainable and Universal Medical Visual Diagnosis).

    邀請5位著名教授/學者演講: Ruslan Salakhutdinov (CMU), Devi Parikh (Georgia Tech), Deva ramanan (CMU), Le Lu (Johns Hopkins), Dina Katabi (MIT) 深入探討醫學視覺研究前沿

    歡迎賜稿:

    mvdcvpr2019submission@gmail.com

    截止時間:2019年5月1日

    Workshop主頁:

    https://s1155026040.github.io/mvd-2019-cvpr-workshop


    3) CVPR2019 Workshop (Weakly Supervised Learning for Real-World Computer Vision Applications and the 1st Learning from Imperfect Data (LID) Challenge)

    歡迎賜稿:https://cmt3.research.microsoft.com/LID2019/Submission/Index

    截止時間:2019年5月1日

    Workshop主頁:

    https://lidchallenge.github.io/


    4)ICML 2019 workshop (Learning and Reasoning with Graph-structured Data)

    歡迎賜稿:

    https://cmt3.research.microsoft.com/GR2019

    截止時間:2019年4月18日

    Workshop主頁:

    https://graphreason.github.io


    CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫,即IEEE國際計算機視覺與模式識別會議。該會議是由IEEE舉辦的計算機視覺和模式識別領域的頂級會議。

    ICML 是 International Conference on Machine Learning的縮寫,即國際機器學習大會。ICML如今已發展為由國際機器學習學會(IMLS)主辦的年度機器學習國際頂級會議。



    1) Augmented Human: Human-centric Understanding:


    2) Towards Causal, Explainable and Universal Medical Visual Diagnosis:


    3) Weakly Supervised Learning for Real-World Computer Vision Applications and the 1st Learning from Imperfect Data (LID) Challenge:




    4) Learning and Reasoning with Graph-structured Data:







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