Google 在 CVPR 2023
谷歌计划经理Shaina Mehta发布了消息：
本周是全球首屈一指的计算机视觉和模式识别会议（CVPR 2023）的开幕之际。这次会议将在温哥华（BC）举行，同时还有额外的虚拟内容。作为计算机视觉研究的领导者和白金赞助商，谷歌研究将在CVPR 2023上拥有强大的影响力，主会场将有近90篇论文被发表，参与超过40个会议工作坊和教程。
如果您今年参加CVPR，请到我们的展台与我们的研究人员交流，他们正在积极探索最新的技术，以应用到机器感知的各个领域。我们的研究人员还将提供有关最近的工作的讲解和演示，包括使用MediaPipe的设备上的ML应用程序、差分隐私策略、神经辐射场技术等等。
您还可以在以下列表中了解我们在CVPR 2023上发表的研究（谷歌关联以粗体显示）。
- 使用Adobe Illustrator的“生成着色”人工智能转换您的图像
- 语音盒子：Meta令人惊叹的语音生成人工智能工具
- 使用Active Directory组特定的IAM角色将用户引入Amazon SageMaker Studio
董事会和组织委员会
高级领域主席包括：Cordelia Schmid，Ming-Hsuan Yang
领域主席包括：Andre Araujo，Anurag Arnab，Rodrigo Benenson，Ayan Chakrabarti，Huiwen Chang，Alireza Fathi，Vittorio Ferrari，Golnaz Ghiasi，Boqing Gong，Yedid Hoshen，Varun Jampani，Lu Jiang，Da-Cheng Jua，Dahun Kim，Stephen Lombardi，Peyman Milanfar，Ben Mildenhall，Arsha Nagrani，Jordi Pont-Tuset，Paul Hongsuck Seo，Fei Sha，Saurabh Singh，Noah Snavely，Kihyuk Sohn，Chen Sun，Pratul P. Srinivasan，Deqing Sun，Andrea Tagliasacchi，Federico Tombari，Jasper Uijlings
宣传主席：Boqing Gong
演示主席：Jonathan T. Barron
项目咨询委员会包括：Cordelia Schmid，Richard Szeliski
专题
人工智能和计算机视觉的历史和未来，与会者包括：Chelsea Finn
科学发现和环境，与会者包括：Sara Beery
最佳论文奖候选人
MobileNeRF：利用多边形光栅化管道在移动架构上进行高效神经场渲染，Zhiqin Chen，Thomas Funkhouser，Peter Hedman，Andrea Tagliasacchi
DynIBaR：神经动态基于图像的渲染，Zhengqi Li，Qianqian Wang，Forrester Cole，Richard Tucker，Noah Snavely
DreamBooth：微调文本到图像扩散模型以进行主体驱动生成，Nataniel Ruiz*，Yuanzhen Li，Varun Jampani，Yael Pritch，Michael Rubinstein，Kfir Aberman
关于引导扩散模型的蒸馏，Chenlin Meng，Robin Rombach，Ruiqi Gao，Diederik Kingma，Stefano Ermon，Jonathan Ho，Tim Salimans
重点论文
视频本地化叙述中连接视觉与语言 Paul Voigtlaender，Soravit Changpinyo，Jordi Pont-Tuset，Radu Soricut，Vittorio Ferrari
MaskSketch: 非成对结构引导的遮罩图像生成 Dina Bashkirova*，Jose Lezama，Kihyuk Sohn，Kate Saenko，Irfan Essa
SPARF: 从稀疏和嘈杂姿态中提取神经辐射场 Prune Truong*，Marie-Julie Rakotosaona，Fabian Manhardt，Federico Tombari
MAGVIT: 遮罩生成式视频转换器 Lijun Yu*，Yong Cheng，Kihyuk Sohn，Jose Lezama，Han Zhang，Huiwen Chang，Alexander Hauptmann，Ming-Hsuan Yang，Yuan Hao，Irfan Essa，Lu Jiang
面向开放词汇对象检测的区域感知预训练 Dahun Kim，Anelia Angelova，Weicheng Kuo
I2MVFormer：由大型语言模型生成的多视角文档监督用于零样本图像分类 Muhammad Ferjad Naeem，Gul Zain Khan，Yongqin Xian，Muhammad Zeshan Afzal，Didier Stricker，Luc Van Gool，Federico Tombari
通过直接 PAC-Bayesian 边界最小化来提高鲁棒泛化 Zifan Wang*，Nan Ding，Tomer Levinboim，Xi Chen，Radu Soricut
Imagen Editor 和 EditBench：推进和评估文本引导的图像修补（请参见博客文章） Su Wang，Chitwan Saharia，Ceslee Montgomery，Jordi Pont-Tuset，Shai Noy，Stefano Pellegrini，Yasumasa Onoe，Sarah Laszlo，David J. Fleet，Radu Soricut，Jason Baldridge，Mohammad Norouzi，Peter Anderson，William Cha
RUST：潜在神经场景表示来自未姿态造型的图像 Mehdi S. M. Sajjadi，Aravindh Mahendran，Thomas Kipf，Etienne Pot，Daniel Duckworth，Mario Lučić，Klaus Greff
REVEAL：检索增强的视觉语言预训练与多源多模态知识记忆（请参见博客文章） Ziniu Hu*，Ahmet Iscen，Chen Sun，Zirui Wang，Kai-Wei Chang，Yizhou Sun，Cordelia Schmid，David Ross，Alireza Fathi
RobustNeRF：使用鲁棒损失忽略干扰因素 Sara Sabour，Suhani Vora，Daniel Duckworth，Ivan Krasin，David J. Fleet，Andrea Tagliasacchi
论文
AligNeRF: 基于对齐感知训练的高保真神经辐射场 Yifan Jiang*，Peter Hedman，Ben Mildenhall，Dejia Xu，Jonathan T. Barron，Zhangyang Wang，Tianfan Xue*
BlendFields: 少样本示例驱动的面部建模 Kacper Kania，Stephan Garbin，Andrea Tagliasacchi，Virginia Estellers，Kwang Moo Yi，Tomasz Trzcinski，Julien Valentin，Marek Kowalski
通过共同学习检测和描述关键点来增强可变形局部特征 Guilherme Potje，Felipe Cadar，Andre Araujo，Renato Martins，Erickson Nascimento
物体如何帮助动作识别？Xingyi Zhou，Anurag Arnab，Chen Sun，Cordelia Schmid
大规模场景运动模糊的混合神经渲染 Peng Dai，Yinda Zhang，Xin Yu，Xiaoyang Lyu，Xiaojuan Qi
IFSeg：基于视觉语言模型的无图像语义分割 Sukmin Yun，Seong Park，Paul Hongsuck Seo，Jinwoo Shin
从独特的角度进行用户感知建模（见博客文章）Shi Chen*，Nachiappan Valliappan，Shaolei Shen，Xinyu Ye，Kai Kohlhoff，Junfeng He
MAGE：掩蔽式生成编码器用于统一表示学习和图像合成 Tianhong Li*，Huiwen Chang，Shlok Kumar Mishra，Han Zhang，Dina Katabi，Dilip Krishnan
NeRF-Supervised Deep Stereo Fabio Tosi，Alessio Tonioni，Daniele Gregorio，Matteo Poggi
Omnimatte3D：在不受限制的单目视频中关联对象及其效果 Mohammed Suhail，Erika Lu，Zhengqi Li，Noah Snavely，Leon Sigal，Forrester Cole
OpenScene：使用开放词汇的3D场景理解 Songyou Peng，Kyle Genova，Chiyu Jiang，Andrea Tagliasacchi，Marc Pollefeys，Thomas Funkhouser
PersonNeRF：来自照片集合的个性化重建 Chung-Yi Weng，Pratul Srinivasan，Brian Curless，Ira Kemelmacher-Shlizerman
前缀条件统一语言和标签监督 Kuniaki Saito*，Kihyuk Sohn，Xiang Zhang，Chun-Liang Li，Chen-Yu Lee，Kate Saenko，Tomas Pfister
重新思考视频ViTs：稀疏视频管以进行联合图像和视频学习（见博客文章）AJ Piergiovanni，Weicheng Kuo，Anelia Angelova
Burstormer：爆发图像恢复和增强变压器 Akshay Dudhane，Syed Waqas Zamir，Salman Khan，Fahad Shahbaz Khan，Ming-Hsuan Yang
多头蒸馏的分散式学习 Andrey Zhmoginov，Mark Sandler，Nolan Miller，Gus Kristiansen，Max Vladymyrov
GINA-3D：学习在野外生成隐式神经资产 Bokui Shen，Xinchen Yan，Charles R. Qi，Mahyar Najibi，Boyang Deng，Leonidas Guibas，Yin Zhou，Dragomir Anguelov
Grad-PU: 通过学习距离函数的梯度下降实现任意比例点云上采样 何云，唐丹航，张茵达，薛向阳，傅延威
Hi-LASSIE: 从稀疏图像集合中高保真度的关节形状和骨骼发现 姚俊涵*，洪伟智，李元臻，迈克尔·鲁宾斯坦，杨明轩，Varun Jampani
视觉表示的双曲对比学习 葛松威，Mishra Shlok，Simon Kornblith，Chun-Liang Li，David Jacobs
Imagic: 基于扩散模型的文本实图像编辑 Bahjat Kawar*，Shiran Zada，Oran Lang，Omer Tov，常会文，Tali Dekel，Inbar Mosseri，Michal Irani
从RGB序列预测增量式3D语义场景图 武顺成，Keisuke Tateno，Nassir Navab，Federico Tombari
IPCC-TP：利用增量Pearson相关系数进行联合多智能体轨迹预测 朱德开，翟广耀，狄燕，Fabian Manhardt，Hendrik Berkemeyer，Tuan Tran，Nassir Navab，Federico Tombari，Benjamin Busam
学习使用用户级差分隐私生成图像嵌入 Zheng Xu，Maxwell Collins，Yuxiao Wang，Liviu Panait，Sewoong Oh，Sean Augenstein，Ting Liu，Florian Schroff，H. Brendan McMahan
NoisyTwins：通过StyleGAN实现类一致性和多样性的图像生成 Harsh Rangwani，Lavish Bansal，Kartik Sharma，Tejan Karmali，Varun Jampani，Venkatesh Babu Radhakrishnan
使用引导扩散模型编辑真实图像的NULL-Text Inversion Ron Mokady*，Amir Hertz*，Kfir Aberman，Yael Pritch，Daniel Cohen-Or*
SCOOP：自监督对应和优化的场景流 Itai Lang*，Dror Aiger，Forrester Cole，Shai Avidan，Michael Rubinstein
通过引导辐射场反演实现单图像的形状、姿态和外观 Dario Pavllo*，David Joseph Tan，Marie-Julie Rakotosaona，Federico Tombari
TexPose：自监督6D物体姿态估计的神经纹理学习 Hanzhi Chen，Fabian Manhardt，Nassir Navab，Benjamin Busam
TryOnDiffusion：两个UNet的故事 Luyang Zhu*，Dawei Yang，Tyler Zhu，Fitsum Reda，William Chan，Chitwan Saharia，Mohammad Norouzi，Ira Kemelmacher-Shlizerman
一条新路：利用合成指令和模仿学习扩展视觉语言导航 Aishwarya Kamath*，Peter Anderson，Su Wang，Jing Yu Koh*，Alexander Ku，Austin Waters，Yinfei Yang*，Jason Baldridge，Zarana Parekh
CLIPPO：仅从像素中理解图像和语言 Michael Tschannen，Basil Mustafa，Neil Houlsby
肖像的可控光散射 David Futschik，Kelvin Ritland，James Vecore，Sean Fanello，Sergio Orts-Escolano，Brian Curless，Daniel Sýkora，Rohit Pandey
CUF：连续上采样滤波器 Cristina Vasconcelos，Cengiz Oztireli，Mark Matthews，Milad Hashemi，Kevin Swersky，Andrea Tagliasacchi
改进多模型的零样本泛化和鲁棒性 Yunhao Ge*，Jie Ren，Andrew Gallagher，Yuxiao Wang，Ming-Hsuan Yang，Hartwig Adam，Laurent Itti，Balaji Lakshminarayanan，Jiaping Zhao
LOCATE：弱监督可支配定位和传输对象部分 Gen Li，Varun Jampani，Deqing Sun，Laura Sevilla-Lara
Nerflets：局部辐射场，从二维监督中实现高效结构感知三维场景表示 Xiaoshuai Zhang，Abhijit Kundu，Thomas Funkhouser，Leonidas Guibas，Hao Su，Kyle Genova
自监督AutoFlow Hsin-Ping Huang，Charles Herrmann，Junhwa Hur，Erika Lu，Kyle Sargent，Austin Stone，Ming-Hsuan Yang，Deqing Sun
Train-Once-for-All 个性化 Hong-You Chen*，Yandong Li，Yin Cui，Mingda Zhang，Wei-Lun Chao，Li Zhang
Vid2Seq：大规模预训练视觉语言模型，用于密集视频字幕（请参见博客文章） Antoine Yang*，Arsha Nagrani，Paul Hongsuck Seo，Antoine Miech，Jordi Pont-Tuset，Ivan Laptev，Josef Sivic，Cordelia Schmid
VILA：从用户评论中学习图像美学与视觉语言预训练 Junjie Ke，Keren Ye，Jiahui Yu，Yonghui Wu，Peyman Milanfar，Feng Yang
您需要多次退出：用于加速统一视觉语言模型的动态早期退出 Shengkun Tang，Yaqing Wang，Zhenglun Kong，Tianchi Zhang，Yao Li，Caiwen Ding，Yanzhi Wang，Yi Liang，Dongkuan Xu
意外的光探针 Hong-Xing Yu，Samir Agarwala，Charles Herrmann，Richard Szeliski，Noah Snavely， Jiajun Wu，Deqing Sun
FedDM：用于通信高效的联邦学习的迭代分布匹配 Yuanhao Xiong，Ruochen Wang，Minhao Cheng，Felix Yu，Cho-Jui Hsieh
FlexiViT：所有补丁尺寸的一种模型 Lucas Beyer，Pavel Izmailov，Alexander Kolesnikov，Mathilde Caron，Simon Kornblith，Xiaohua Zhai，Matthias Minderer，Michael Tschannen，Ibrahim Alabdulmohsin，Filip Pavetic
迭代式视觉和语言导航 Jacob Krantz、Shurjo Banerjee、Wang Zhu、Jason Corso、Peter Anderson、Stefan Lee、Jesse Thomason
MoDi：来自多样数据的无条件运动合成 Sigal Raab、Inbal Leibovitch、Peizhuo Li、Kfir Aberman、Olga Sorkine-Hornung、Daniel Cohen-Or
缺失模态下的多模提示用于视觉识别 Yi-Lun Lee、Yi-Hsuan Tsai、Wei-Chen Chiu、Chen-Yu Lee
场景感知 Egocentric 3D 人体姿态估计 Jian Wang、Diogo Luvizon、Weipeng Xu、Lingjie Liu、Kripasindhu Sarkar、Christian Theobalt
ShapeClipper：通过几何和 CLIP 一致性从单视图图像中学习可扩展的 3D 形状 Zixuan Huang、Varun Jampani、Ngoc Anh Thai、Yuanzhen Li、Stefan Stojanov、James M. Rehg
通过从 Web 规模的图像文本数据中检索来改善图像识别 Ahmet Iscen、Alireza Fathi、Cordelia Schmid
JacobiNeRF：通过互信息梯度塑造 NeRF Xiaomeng Xu、Yanchao Yang、Kaichun Mo、Boxiao Pan、Li Yi、Leonidas Guibas
从单目 RGB 视频中学习个性化的高质量体积头像 Ziqian Bai*、Feitong Tan、Zeng Huang、Kripasindhu Sarkar、Danhang Tang、Di Qiu、Abhimitra Meka、Ruofei Du、Mingsong Dou、Sergio Orts-Escolano、Rohit Pandey、Ping Tan、Thabo Beeler、Sean Fanello、Yinda Zhang
你手中的 NeRF：通过新视角合成进行机器人的纠错增强 Allan Zhou、Mo Jin Kim、Lirui Wang、Pete Florence、Chelsea Finn
Pic2Word：将图片映射到单词中以进行零样本组合图像检索 Kuniaki Saito*、Kihyuk Sohn、Xiang Zhang、Chun-Liang Li、Chen-Yu Lee、Kate Saenko、Tomas Pfister
SCADE：通过明确深度估计的模糊感知进行空间雕刻的 NeRFs Mikaela Uy、Ricardo Martin Brualla、Leonidas Guibas、Ke Li
用于重建可控制化头像的结构化 3D 特征 Enric Corona、Mihai Zanfir、Thiemo Alldieck、Eduard Gabriel Bazavan、Andrei Zanfir、Cristian Sminchisescu
Token Turing 机 Michael S. Ryoo、Keerthana Gopalakrishnan、Kumara Kahatapitiya、Ted Xiao、Kanishka Rao、Austin Stone、Yao Lu、Julian Ibarz、Anurag Arnab
TruFor：利用全方位线索进行可信图像伪造检测和定位 Fabrizio Guillaro、Davide Cozzolino、Avneesh Sud、Nicholas Dufour、Luisa Verdoliva
在投影潜在空间中的视频概率扩散模型 余世铉，Kihyuk Sohn，Subin Kim，Jinwoo Shin
视觉提示调整用于生成式迁移学习 Kihyuk Sohn，Yuan Hao，Jose Lezama，Luisa Polania，Huiwen Chang，Han Zhang，Irfan Essa，Lu Jiang
具有全局-局部上下文特征的零样本指代图像分割 Seonghoon Yu，Paul Hongsuck Seo，Jeany Son
AVFormer：将视觉注入冻结的语音模型以进行零样本AV-ASR（请参见博客文章）Paul Hongsuck Seo，Arsha Nagrani，Cordelia Schmid
通过学习对焦进行双摄像头虚化控制 Hadi Alzayer，Abdullah Abuolaim，Leung Chun Chan，Yang Yang，Ying Chen Lou，Jia-Bin Huang，Abhishek Kar
从边缘到形状到概念：用于强健视觉的对抗性增强 Aditay Tripathi*，Rishubh Singh，Anirban Chakraborty，Pradeep Shenoy
MetaCLUE：面向综合视觉隐喻研究 Arjun R. Akula，Brendan Driscoll，Pradyumna Narayana，Soravit Changpinyo，Zhiwei Jia，Suyash Damle，Garima Pruthi，Sugato Basu，Leonidas Guibas，William T. Freeman，Yuanzhen Li，Varun Jampani
具有条件生成器的多逼真图像压缩 Eirikur Agustsson，David Minnen，George Toderici，Fabian Mentzer
NeRDi：使用语言引导扩散作为通用图像先验的单视图NeRF合成 Congyue Deng，Chiyu Jiang，Charles R. Qi，Xinchen Yan，Yin Zhou，Leonidas Guibas，Dragomir Anguelov
关于校准语义分割模型的分析和算法 Dongdong Wang，Boqing Gong，Liqiang Wang
持久性本质：无界三维世界的生成模型 Lucy Chai，Richard Tucker，Zhengqi Li，Phillip Isola，Noah Snavely
重新思考面向人脸反欺诈的域泛化：可分性和对齐性 Yiyou Sun*，Yaojie Liu，Xiaoming Liu，Yixuan Li，Wen-Sheng Chu
SINE：具有先验引导编辑场的语义驱动图像NeRF编辑 Chong Bao，Yinda Zhang，Bangbang Yang，Tianxing Fan，Zesong Yang，Hujun Bao，Guofeng Zhang，Zhaopeng Cui
GAN分类器的顺序训练揭示了独立训练的GAN实例之间存在的相关“知识差距”Arkanath Pathak，Nicholas Dufour
SparsePose：稀疏视图相机姿态回归和细化 Samarth Sinha，Jason Zhang，Andrea Tagliasacchi，Igor Gilitschenski，David Lindell
教师生成的空间注意力标签提高了对比模型的鲁棒性和准确性 Yushi Yao，Chang Ye，Gamaleldin F. Elsayed，Junfeng He
工作坊
混合现实计算机视觉 演讲者包括：Ira Kemelmacher-Shlizerman
自动驾驶工作坊（WAD） 演讲者包括：Chelsea Finn
多模态内容审核（MMCM） 组织者包括：Chris Bregler 演讲者包括：Mevan Babakar
医学计算机视觉（MCV） 演讲者包括：Shekoofeh Azizi
VAND：视觉异常和新颖性检测 演讲者包括：Yedid Hoshen，Jie Ren
三维数据的结构和组成学习 组织者包括：Leonidas Guibas 演讲者包括：Andrea Tagliasacchi，Fei Xia，Amir Hertz
细粒度视觉分类（FGVC10） 组织者包括：Kimberly Wilber，Sara Beery 嘉宾包括：Hartwig Adam
XRNeRF：虚拟现实中 NeRF 的进展 组织者包括：Jonathan T. Barron 演讲者包括：Ben Poole
OmniLabel：通过自然语言实现语义理解的无限标签空间 组织者包括：Golnaz Ghiasi，Long Zhao 演讲者包括：Vittorio Ferrari
大规模整体视频理解 组织者包括：David Ross 演讲者包括：Cordelia Schmid
零样本图像字幕评估的新前沿（NICE） 演讲者包括：Cordelia Schmid
计算摄像机和显示器 组织者包括：Ulugbek Kamilov 演讲者包括：Mauricio Delbracio
野外注视估计和预测 组织者包括：Thabo Beele 演讲者包括：Erroll Wood
面部和手势分析用于健康信息学 演讲者包括：Daniel McDuff
动物行为跟踪和建模计算机视觉 组织者包括：Sara Beery 演讲者包括：Arsha Nagrani
三维视觉和机器人技术 演讲者包括：Pete Florence
端到端自动驾驶：感知、预测、规划和模拟 组织者包括：Anurag Arnab
端到端自动驾驶：新兴任务和挑战 演讲者包括：Sergey Levine
多模态学习和应用 演讲者包括：Aleksander Hołyński
用于自主系统的合成数据 演讲者包括：Lukas Hoyer
视觉数据集理解 组织者包括：José Lezama 演讲者包括：Vijay Janapa Reddi
预知：透过未来 组织者包括：Utsav Prabhu
图像恢复和增强的新趋势（NTIRE） 组织者包括：Ming-Hsuan Yang
计算机视觉生成模型 演讲者包括：Ben Mildenhall，Andrea Tagliasacchi
计算机视觉上的对抗机器学习：鲁棒性的艺术 组织者包括：Xinyun Chen 演讲者包括：Deqing Sun
媒体取证 演讲者包括：Nicholas Carlini
跟踪及其多种形式：在开放世界中跟踪任何物体 组织者包括：Paul Voigtlaender
视觉、图形和机器人的三维场景理解 演讲者包括：Andy Zeng
生理测量的计算机视觉（CVPM）组织者包括：Daniel McDuff
野外情感行为分析的组织者包括：Stefanos Zafeiriou
计算机视觉创意应用的伦理考虑（EC3V）组织者包括：Rida Qadri，Mohammad Havaei，Fernando Diaz，Emily Denton，Sarah Laszlo，Negar Rostamzadeh，Pamela Peter-Agbia，Eva Kozanecka
VizWiz大挑战：描述盲人拍摄的图像和视频，演讲者包括：Haoran Qi
计算机视觉的高效深度学习（请参阅博客文章）组织者包括：Andrew Howard，Chas Leichner，演讲者包括：Andrew Howard
视觉复制检测的组织者包括：Priya Goyal
使用多视角监督学习3D（3DMV）的演讲者包括：Ben Poole
图像匹配：本地特征及其它，组织者包括：Eduard Trulls
逆境天气和闪电条件下的全季节视觉（V4AS）组织者包括：Lukas Hoyer
视觉转换器（T4V），演讲者包括：Cordelia Schmid，Huiwen Chang
学者与大型模型-学术界如何适应？组织者包括：Sara Beery，演讲者包括：Jonathan T. Barron，Cordelia Schmid
ScanNet室内场景理解挑战赛，演讲者包括：Tom Funkhouser
用于显微镜图像分析的计算机视觉，演讲者包括：Po-Hsuan Cameron Chen
嵌入式视觉，演讲者包括：Rahul Sukthankar
视听，组织者包括：Arsha Nagrani，William Freeman
内容创作的人工智能，组织者包括：Deqing Sun，Huiwen Chang，Lu Jiang，演讲者包括：Ben Mildenhall，Tim Salimans，Yuanzhen Li
野外计算机视觉，组织者包括：Xiuye Gu，Neil Houlsby，演讲者包括：Boqing Gong，Anelia Angelova
视觉预训练用于机器人，组织者包括：Mathilde Caron
全向计算机视觉，组织者包括：Yi-Hsuan Tsai
教程
了解和解释视觉中的注意力的全部细节：ViTs，演讲者包括：Hila Chefer，Sayak Paul
异常检测的最新进展，演讲者包括：Guansong Pang，Joey Tianyi Zhou，Radu Tudor Ionescu，Yu Tian，Kihyuk Sohn
使用摄像头和无线传感器进行无接触医疗，演讲者包括：Wenjin Wang，Xuyu Wang，Jun Luo，Daniel McDuff
自由的物体定位：超越自我监督学习，演讲者包括：Oriane Simeoni，Weidi Xie，Thomas Kipf，Patrick Pérez
视觉提示，演讲者包括：Kaiyang Zhou，Ziwei Liu，Phillip Isola，Hyojin Bahng，Ludwig Schmidt，Sarah Pratt，Denny Zhou
* 在Google期间完成的工作
