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      1. 亚洲最大色
        歡迎大家投稿我們組織的CVPR2019 / ICML2019 Workshop
        來源: 董浩業/
        中山大學
        1243
        15
        0
        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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