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使用生成模型的無監督學習具有發現3D場景豐富表示的潛力。這種神經場景表示可能隨后支持各種下游任務，從機器人技術到計算機圖形再到醫學成像。然而，現有的方法忽略了場景最基本的屬性之一:三維結構。在這項工作中，我們使神經場景表征與一個感應偏差的三維結構的情況。我們證明了這種歸納偏差如何使無監督的發現幾何和外觀，只給定的二維圖像。通過學習一組這樣的三維結構感知神經表征的分布，我們可以執行聯合重建的三維形狀和外觀只給出一個單一的二維觀察。我們表明，在這個過程中學習到的特征使整個類對象的三維語義分割成為可能，只訓練了30個帶標記的例子，證明了三維形狀、外觀和語義分割之間的緊密聯系。最后，我們討論了場景表示學習在計算機視覺本身中的本質和潛在作用，并討論了未來工作的前景。

凸優化作為一個數學問題已經被研究了一個多世紀，并在許多應用領域的實踐中應用了大約半個世紀，包括控制、金融、信號處理、數據挖掘和機器學習。本文主要研究凸優化的幾個問題，以及機器學習的具體應用。

【導讀】時尚是我們向世界展示自己的方式，并已成為世界上最大的產業之一。時尚主要通過視覺傳達，近些年來已經吸引了諸多計算機視覺研究者的關注。基于這個領域的快速發展，本文對200多篇與時尚相關的論文進行了全面的概述，從四個方面對實現智能型時尚進行介紹與探討;(1)時尚檢測包括特征點檢測(landmark detection),時尚解析和條目檢索，(2)時尚分析包括屬性識別，款式學習和流行預測，(3)時尚合成包括風格轉換、姿勢轉換和物理模擬,(4)時尚推薦包括時尚搭配、服裝搭配、發型建議。針對每項任務，我們總結了基準數據集和各種評估方式。此外，我們強調了未來有希望的研究方向。

介紹

時尚就是某種我們把自己展示給世界的方式。我們的穿著和打扮方式決定了我們獨一無二的風格和與眾不同。時尚在現代社會已經成為我們不可或缺的一部分。不出所料，僅全球服裝市場就已超過3萬億美元，占世界國內生產總值(GDP)的近2%。具體來說，到2020年，時尚領域的收入將超過7180億美元，預計年增長率將達到8.4%。

隨著人工智能中計算機視覺的高速發展，人工智能已經開啟了時尚界的大門，通過電子零售，個性化的設計師到時尚設計流程來重塑我們的時尚生活。在這篇論文中我們把計算機視覺時裝技術稱為智能時裝。從技術上講，智能時尚是一項具有挑戰性的任務，因為與一般對象不同，時尚物品在風格和設計上存在很大的差異，最重要的是，可計算的低級特征和我們所編碼的高級語義概念之間存在著巨大且長期的語義鴻溝。

文章的貢獻點如下：

我們對目前在時尚領域最先進的研究成果進行了全面的調查，并將時尚研究主題分為四個主要類別:檢測，分析，合成和建議。

對于智能時尚研究中的每一個類別，我們都會對其中最重要的方法及其貢獻進行深入和系統的回顧。此外，我們還總結了各種基準數據集以及到相應門戶網站的鏈接。

我們收集了不同任務的評估指標，并給出不同方法性能之間的比較。

我們列出了未來可能的研究方向，這有助于促進和激勵這一領域的發展。

2.時尚檢測

由于大多數和時尚相關的研究工作的第一步就是檢測，所以時尚檢測技術是重中之重。以虛擬試穿為例，它需要提前探測輸入的圖片中關于人體的各種信息，包括但不限于體型的信息、身體的位置，然后對推薦的服飾進行合成。因此，檢測是大多數后續工作的基礎。在這一章節中，我們主要關注時尚檢測任務，從三個方面對其進行介紹：特征點檢測，時尚解析和條目檢索。每一個方面都會介紹先進的方法，基準數據集以及方法之間的比較。

3.時尚分析

時尚不僅僅是關于人們應該穿什么而且還反應了人們的性格特點，會流露出其他社會線索。智能時尚分析在時尚產業、精準營銷、社會學分析等領域有著巨大的發展潛力，因此，對人們選擇穿什么款式的衣服進行推薦的智能時尚分析近年來受到越來越多的關注。在這一章節，我們主要關注時尚分析領域中的三個領域：屬性識別，款式學習和流行預測。對于每一個領域，我們都會介紹該領域中的先進方法，基準數據及和方法之間的比較。

4.時尚合成

給出一個人的照片，我們要能夠想象這個人喜歡什么樣的打扮風格和服飾穿著。我們可以通過一張現實生活中的照片進行綜合分析。在這一章節中，我們回顧了這項任務的發展歷程，包括風格轉換、姿態轉換和物理模擬。

5.時尚推薦

盡管不是每個人天生就是一個時尚家。根據自身的需求，時尚推薦已經吸引了越來越多的關注。和時尚推薦相關的文獻可以被分為三個主要的類別：時尚搭配，服裝搭配和發型建議。

題目： Visual Recognition and Beyond

報告簡介： 本教程涵蓋了視覺識別研究前沿的主題。 我們將討論來自圖像和視頻的實例級識別的最新進展，詳細介紹視覺識別任務系列中的最新工作。 講座涵蓋了圖像分類，視頻分類，對象檢測，動作檢測，實例分割，語義分割，全景分割和姿勢估計背后的方法和原理。

報告目錄：

• 目標檢測與實例分割
• 全局分割: Task and Approaches
• 2D圖像預測3D形狀
• 視頻分類與檢測

嘉賓介紹：

Ross Girshick，是Facebook人工智能研究(FAIR)的一名研究科學家，致力于計算機視覺和機器學習。2012年，他在Pedro Felzenszwalb的指導下獲得了芝加哥大學的計算機科學博士學位。加入FAIR之前，羅斯曾在微軟研究院(Microsoft Research)、雷德蒙(Redmond)和加州大學伯克利分校(University of California, Berkeley)做研究員，他的興趣包括實例級別的對象理解和將自然語言處理與計算機視覺相結合的視覺推理挑戰。他獲得了2017年PAMI青年研究員獎，并以開發R-CNN(基于區域的卷積神經網絡)方法來檢測對象而聞名。2017年，還憑借《面具R-CNN》在ICCV獲得馬爾獎。

，斯坦福大學博士，導師是計算機視覺領域頂級學者李飛飛博士。研究興趣包括計算機視覺和機器學習方面，涉及到視覺推理、視覺和語言，以及使用深層神經網絡生成圖像。Johnson目前是Facebook AI Research的研究科學家。從2019年秋季開始，我將加入密歇根大學計算機科學與工程專業，擔任助理教授。Johnson在2018年夏天完成博士學位，其博士論文組成式視覺智能《Compositional visual intelligence》，195頁詳述采用組合式學習的方法對計算機視覺中圖像描述、視覺問答、文本圖像生成三方面的問題進行了研究，是組合式視覺智能的代表性研究工作。