最近CV君在盤點近幾年三大CV頂會的論文，繼CVPR 2019 、ICCV 2019 、ECCV 2018 Top 20 論文後：

時隔一年，盤點CVPR 2019影響力最大的20篇論文

時隔兩年，盤點ECCV 2018影響力最大的20篇論文

論文盤點：ICCV 2019 Top 20，MobileNetV3居首！

本文盤點CVPR 2018 引用數Top 20 的論文，雖然計劃是隻取前20篇，但實際上是21篇文章，因為最後兩篇文章的引用數恰好相同（截止今日，即2020年8月10日）。

特別值得一提的是 CVPR 2018 引用數最高的論文Squeeze-and-excitation networks（SENet），出自國內自動駕駛公司 Momenta，對整個深度學習研究社群影響巨大。

1。 這些論文涵蓋的方向：

基礎網路結構（SENet、Non-local）、

輕量級網路結構（MobileNetv2、ShuffleNet）、

神經架構搜尋（NASNet）、

影象描述、

GAN（影象轉化、影象合成編輯）、

感知相似度量、

超解析度、

少樣本學習、

點雲3D目標檢測（Voxelnet）、

2D目標檢測（Cascade R-CNN）、

RGB-D 3D目標檢測、

場景理解多工學習、

CNN研究（深度影象先驗）、

光流（PWC-Net）、

影象修復、

對抗學習、

ReID、

人臉識別（CosFace）。

2。 從以上CVPR 2018 熱文中可以看出，網路結構設計（人工設計+機器搜尋網路架構）的文章很多，SENet、Non-local、MobileNetv2、ShuffleNet、NASNet 這些工作都對後來的研究有重大影響，相比於之前我們盤點的 CVPR 2019 、ICCV 2019 、ECCV 2018， （CV君認為）CVPR 2018 可能是最為精彩的。

3。 目標檢測演算法 Cascade R-CNN 到今天依然是COCO資料集上精度最高的演算法之一，而且在眾多CV演算法大賽中折冠。

4。 論文引用是有時間累計效應的，時間越長，引用次數越高，相比於在同一年召開的ECCV 2018 ，CVPR 2018 Top 20 的論文引用量遠高於前者，CVPR 在計算機視覺研究社群的影響力更大！

No. 1 SENet

Squeeze-and-excitation networks

作者 | Jie Hu， Li Shen， Gang Sun

單位 | Momenta；牛津大學

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1709。0150

7

解讀 |

https：//

zhuanlan。zhihu。com/p/32

702350

程式碼 |

https：//

github。com/hujie-frank/

SENet

引用次數 | 3651

SENet 對特徵通道間的相關性進行建模，把重要的特徵進行強化來提升準確率。是2017 ILSVR競賽的冠軍模型，ImageNet Top-5的錯誤率2。251%，比2016年的第一名還要低25%，精度提升巨大。

No. 2 Mobilenetv2

Mobilenetv2： Inverted residuals and linear bottlenecks

作者 | Mark Sandler， Andrew Howard， Menglong Zhu， Andrey Zhmoginov， Liang-Chieh Chen

單位 | 谷歌

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1801。0438

1

引用次數 | 2384

No. 3 神經架構搜尋 NASNet

Learning transferable architectures for scalable image recognition

作者 | Barret Zoph， Vijay Vasudevan， Jonathon Shlens， Quoc V。 Le

單位 | Google Brain

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1707。0701

2

引用次數 | 1716

No. 4 Shufflenet

Shufflenet： An extremely efficient convolutional neural network for mobile devices

作者 | Xiangyu Zhang， Xinyu Zhou， Mengxiao Lin， Jian Sun

單位 | 曠視

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1707。0108

3

程式碼 |

https：//

github。com/megvii-model

/ShuffleNet-Series

引用次數 | 1512

No. 5 Non-local 神經網路

Non-local neural networks

作者 | Xiaolong Wang， Ross Girshick， Abhinav Gupta， Kaiming He

單位 | 卡內基梅隆大學；FAIR

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1711。0797

1

程式碼 |

https：//

github。com/facebookrese

arch/

video-nonlocal-net

引用次數 | 1509

No. 6 影象描述與VQA

Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering

作者 | Peter Anderson， Xiaodong He， Chris Buehler， Damien Teney， Mark Johnson， Stephen Gould， Lei Zhang

單位 | 澳大利亞國立大學；京東；微軟；阿德萊德大學；麥考瑞大學

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1707。0799

8

備註 | CVPR 2018 full oral

引用次數 | 1177

No. 7 Stargan

Stargan： Unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation

用於多域影象到影象的轉化

作者 | Yunjey Choi， Minje Choi， Munyoung Kim， Jung-Woo Ha， Sunghun Kim， Jaegul Choo

單位 | 高麗大學；NAVER Corp；羅格斯大學；香港科技大學

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1711。0902

0

程式碼 |

https：//

github。com/yunjey/starg

an

備註 | CVPR 2018 Oral

引用次數 | 1040

No. 8 Pix2PixHD

High-resolution image synthesis and semantic manipulation with conditional gans

條件GAN進行高解析度影象合成和語義操作

作者 | Ting-Chun Wang， Ming-Yu Liu， Jun-Yan Zhu， Andrew Tao， Jan Kautz， Bryan Catanzaro

單位 | 英偉達；UC伯克利

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1711。1158

5

程式碼 |

https：//

github。com/NVIDIA/pix2p

ixHD

主頁 |

https：//

tcwang0509。github。io/pi

x2pixHD/

引用次數 | 1035

No. 9 感知相似性度量

The unreasonable effectiveness of deep features as a perceptual metric

作者 | Richard Zhang， Phillip Isola， Alexei A。 Efros， Eli Shechtman， Oliver Wang

單位 | UC伯克利；OpenAI；Adobe Research

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1801。0392

4

程式碼 |

https：//

github。com/richzhang/

PerceptualSimilarity

引用次數 | 737

No. 10 RDN 影象超解析度

Residual dense network for image super-resolution

作者 | Yulun Zhang， Yapeng Tian， Yu Kong， Bineng Zhong， Yun Fu

單位 | （美國）東北大學；羅切斯特大學；

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1802。0879

7

程式碼 |

https：//

github。com/yulunzhang/R

DN

備註 | CVPR 2018 spotlight

引用次數 | 705

No. 11少樣本學習

Learning to compare： Relation network for few-shot learning

作者 | Flood Sung， Yongxin Yang， Li Zhang， Tao Xiang， Philip H。S。 Torr， Timothy M。 Hospedales

單位 | 倫敦瑪麗女王大學；牛津大學；愛丁堡大學

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1711。0602

5

程式碼 |

https：//

github。com/floodsung/

LearningToCompare_FSL

引用次數 | 702

No. 12 Voxelnet 點雲3D目標檢測

Voxelnet： End-to-end learning for point cloud based 3d object detection

基於點雲的3D目標檢測的端到端學習

作者 | Yin Zhou， Oncel Tuzel

單位 | Apple Inc

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1711。0639

6

程式碼 |

https：//

github。com/reinforcemen

tdriving/

VoxelNet_CVPR_2018_PointCloud（非官方）

解讀 |

https：//

zhuanlan。zhihu。com/p/40

051716

引用次數 | 664

No. 13 Cascade r-cnn 目標檢測

Cascade r-cnn： Delving into high quality object detection

作者 | Zhaowei Cai， Nuno Vasconcelos

單位 | 加利福尼亞大學聖迭戈分校

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1712。0072

6

程式碼 |

https：//

github。com/zhaoweicai/c

ascade-rcnn

解讀 |

https：//

zhuanlan。zhihu。com/p/35

882192

https：//

zhuanlan。zhihu。com/p/36

095768

引用次數 | 604

No. 14 RGB-D 3D目標檢測

Frustum pointnets for 3d object detection from RGB-D data

從RGB-D資料中檢測3D目標的Frustum點陣網

作者 | Charles R。 Qi， Wei Liu， Chenxia Wu， Hao Su， Leonidas J。 Guibas

單位 | 斯坦福大學；Nuro， Inc；加利福尼亞大學聖迭戈分校

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1711。0848

8

程式碼 |

https：//

github。com/charlesq34/f

rustum-pointnets

解讀 |

https：//

zhuanlan。zhihu。com/p/41

634956

引用次數 | 589

No. 15 多工學習、場景理解

Multi-task learning using uncertainty to weigh losses for scene geometry and semantics

作者 | Alex Kendall， Yarin Gal， Roberto Cipolla

單位 | 劍橋大學；牛津大學

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1705。0711

5

程式碼 |

https：//

github。com/ranandalon/m

tl

（非官方）

引用次數 | 575

No. 16 深度影象先驗

Deep image prior

作者 | Dmitry Ulyanov， Andrea Vedaldi， Victor Lempitsky

單位 | （俄羅斯）Skolkovo 科學技術研究院；牛津大學

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1711。1092

5

程式碼 |

https：//

github。com/DmitryUlyano

v/deep-image-prior

主頁 |

https：//

dmitryulyanov。github。io

/

deep_image_prior

引用次數 | 552

這是一篇神奇的文章，它表明CNN天然理解影象應該是什麼樣子的。

No. 17 光流

Pwc-net： Cnns for optical flow using pyramid， warping， and cost volume

作者 | Deqing Sun， Xiaodong Yang， Ming-Yu Liu， Jan Kautz

單位 | 英偉達

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1709。0237

1

程式碼 |

https：//

github。com/NVlabs/PWC-N

et

解讀 |

https：//www。

52cv。net/？

p=414

備註 | CVPR 2018 Oral

引用次數 | 527

No. 18 影象修復

Generative image inpainting with contextual attention

作者 | Jiahui Yu， Zhe Lin， Jimei Yang， Xiaohui Shen， Xin Lu， Thomas S。 Huang

單位 | 伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校；Adobe Research

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1801。0789

2

程式碼 |

https：//

github。com/JiahuiYu/gen

erative

_inpainting

主頁 |

http：//

jiahuiyu。com/deepfill/

引用次數 | 522

No. 19 對抗學習

Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Models

作者 | Kevin Eykholt， Ivan Evtimov， Earlence Fernandes， Bo Li， Amir Rahmati， Chaowei Xiao， Atul Prakash， Tadayoshi Kohno， Dawn Song

單位 | 密歇根大學；華盛頓大學；伯克利；三星美國研究院和石溪大學

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1707。0894

5

程式碼 |

https：//

github。com/evtimovi/rob

ust_

physical_perturbations

引用次數 | 511

No. 20 人員重識別

Harmonious attention network for person re-identification

作者 | Wei Li， Xiatian Zhu， Shaogang Gong

單位 | 倫敦瑪麗女王大學；Vision Semantics Ltd

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1802。0812

2

引用次數 | 485

No. 20（並列）人臉識別 CosFace

Cosface： Large margin cosine loss for deep face recognition

作者 | Hao Wang， Yitong Wang， Zheng Zhou， Xing Ji， Dihong Gong， Jingchao Zhou， Zhifeng Li， Wei Liu

單位 | 騰訊AI Lab

論文 |

https：//

arxiv。org/abs/1801。0941

4

引用次數 | 485