ICCV 2019最佳論文和最佳學生論文已出爐！

最佳論文

SinGAN:LearningaGenerativeModelfromaSingleNaturalImage
用一張自然圖片，學出一個生成模型

作者：Tamar Rott Shaham，Technion；
Tali Dekel ，Google Research；
Tomer Michaeli ，Technion

摘要：我們介紹SinGAN，這是一種無條件的生成模型，可以從單個自然圖像中學習。 我們的模型經過訓練，可以捕獲圖像內斑塊的內部分布，然后能夠生成高質量，多樣的樣本，并承載與圖像相同的視覺內容。 SinGAN包含一個完全卷積的GAN金字塔，每個金字塔負責學習圖像的不同比例分布。這允許生成新的如此任意的任意大小的光譜，盡管具有顯著的可變性，但仍保持訓練圖像的整體結構和精細的紋理。 與以前的單個圖像GAN方案相比，我們的方法不僅限于紋理圖像，而且不是有條件的（即它從噪聲中生成樣本）。 用戶研究證實，生成的樣本通常被混淆為真實圖像。 我們將說明SinGAN在各種圖像處理任務中的實用性。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1905.01164.pdf

源碼地址：https://github.com/tamarott/SinGAN

論文解讀：http://bbs.cvmart.net/articles/1158

最佳學生論文

PLMP - Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility
完整的多視圖可見性中的點線最小問題

摘要：對于通過校準的透視相機完全觀察到的點和線的一般排列，我們對所有最小問題進行了完整分類。 我們證明總共只有30個最小的問題，對于6個以上的攝像機，5個以上的點以及6條以上的線，則不存在任何問題。 我們提出了一系列檢測最小值的測試，這些測試從對自由度進行計數開始，到對代表示例進行完整的符號和數字驗證結束。 對于發現的所有最小問題，我們介紹它們的代數度，即度量其內在困難的解的數量。 它顯示了問題的難度如何隨著視圖數量的增長而增長。 重要的是，幾個新的最小問題在圖像匹配和3D重建中可能具有很小的實用性。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1903.10008.pdf

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總結

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