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歡迎大家投稿我們組織的CVPR2019 / ICML2019 Workshop
來源: 董浩業(yè)/
中山大學(xué)
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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(guó)Long Beach召開,。值得注意的是這兩個(gè)會(huì)議召開時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)ICML,,接著參加計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì)CVPR,。


我們?cè)谠搩蓚€(gè)會(huì)議共組織了4個(gè)Workshop,希望大家投稿和參加比賽:


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

舉辦5個(gè)比賽,公布多姿勢(shì)虛擬試穿數(shù)據(jù),、video multi-person human parsing數(shù)據(jù)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(shí)間:2019年5月1日

Workshop主頁(yè):

https://vuhcs.github.io


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

邀請(qǐng)5位著名教授/學(xué)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(yī)學(xué)視覺研究前沿

歡迎賜稿:

[email protected]

截止時(shí)間:2019年5月1日

Workshop主頁(yè):

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(shí)間:2019年5月1日

Workshop主頁(yè):

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(shí)間:2019年4月18日

Workshop主頁(yè):

https://graphreason.github.io


CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫,即IEEE國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議,。該會(huì)議是由IEEE舉辦的計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議,。

ICML 是 International Conference on Machine Learning的縮寫,即國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì),。ICML如今已發(fā)展為由國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)(IMLS)主辦的年度機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際頂級(jí)會(huì)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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