【创新突破】ECCV 2024奖项揭晓：哥伦比亚大学荣膺最佳论文奖，微软COCO数据集再创经典——聚焦计算机视觉领域的前沿进展与创新方法

ECCV 2024 在意大利米兰开幕

近日，计算机视觉领域的顶级会议之一——ECCV 2024（European Conference on Computer Vision）在意大利米兰隆重开幕。根据大会官方统计，今年共有 2395 篇论文被录用，录用率仅为 18%，创下近年来的新低。在开幕式上，大会公布了多个重要奖项，包括最佳论文奖、最佳论文荣誉提名奖、Koenderink 奖和 PAMI Everingham 奖。

最佳论文奖

本届最佳论文奖由哥伦比亚大学的两位学者 Shree Nayar 和 Jeremy Klotz 获得。他们的论文《一种创新的极简主义视觉系统》（[论文链接](https：//cave.cs.columbia.edu/Statics/publications/pdfs/Klotz_ECCV24.pdf)）介绍了一种使用最少数量像素完成视觉任务的系统。这种极简相机采用可任意形状的自由形式像素，通过训练来确定像素的形状。研究者设计了多种应用场景，如用 8 个像素进行室内空间监控和光照测量，以及用 8 个像素估算交通流量。尽管像素数量极少，这些系统的性能却与传统相机相当。这种创新方法在保护隐私和节能方面展现出巨大潜力。

最佳论文荣誉提名奖

ECCV 2024 还公布了两篇获得最佳论文荣誉提名奖的论文。第一篇论文《Rasterized Edge Gradients： Handling Discontinuities Differentially》（[论文链接](https：//arxiv.org/abs/2405.02508)）由 Meta Reality Labs Research 的研究人员完成，提出了一种新的方法来计算基于光栅化的可微渲染器在可见性不连续处的梯度。第二篇论文《Concept Arithmetics for Circumventing Concept Inhibition in Diffusion Models》（[论文链接](https：//arxiv.org/abs/2404.13706)）由 Boston University、University of Washington 和 University of Pittsburgh 的研究人员完成，探讨了如何通过组合属性重构受抑制概念的向量。

经典论文：Koenderink 奖

Koenderink 奖旨在表彰计算机视觉领域的基础性贡献研究。本届获奖论文是《Microsoft COCO： Common Objects in Context》，于 2014 年发表，引用次数超过 5 万次。该论文创建了一个大规模的数据集，推进了物体识别、场景理解和图像描述领域的研究。获奖论文的作者之一、英伟达首席研究科学家 Tsung-Yi Lin 表示，他对多模态理解和生成的未来充满期待。

PAMI Everingham 奖

PAMI Everingham 奖授予对计算机视觉社区做出无私贡献的研究者或研究团队。本届获奖者有两个：一个是开发了人脸属性数据集 CelebA 的团队，成员包括 Ziwei Liu、Ping Luo、Xiaogang Wang 和 Xiaoou Tang；另一个是 David Forsyth，因其在监督计算机视觉界的会议和期刊方面提供建议和智慧。David Forsyth 是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的终身教授，发表了 100 多篇关于计算机视觉、计算机图形学和机器学习的论文。

本文来源： 机器之心【阅读原文】