ECCV2020 已经结束，官方放出了所有论文：
ECCV 2020 论文合集下载，分类盘点进行中
谷歌作为人工智能研究领域工业界的领头羊，其工作是非常值得参考的。
本文汇总其入选 ECCV 2020 Oral 的作品，总计 10 篇。这些论文分布在神经渲染、点云、3D人体重建、3D场景重建、人类行为预测、光流、自监督、6D位姿估计等领域，特别值得一提的是「NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 」获得最佳论文荣誉提名！其展示效果让人惊艳。
最佳论文荣誉提名
[1].NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
作者 | Ben Mildenhall、Pratul P. Srinivasan、Matthew Tancik、Jonathan T. Barron、Ravi Ramamoorthi、Ren Ng
单位 | UC 伯克利；谷歌；加州大学圣地亚哥分校
论文 | https://arxiv.org/abs/2003.08934
主页 | https://www.matthewtancik.com/nerf
备注 | ECCV 2020 Oral
解读 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/187541908
发明了一种称之为神经辐射场的方法用于场景3D新视野的合成，输入不同视角下拍的图片，合成未出现的视角的图像。
[2].Quaternion Equivariant Capsule Networks for 3D Point Clouds
作者 | Yongheng Zhao, Tolga Birdal, Jan Eric Lenssen, Emanuele Menegatti, Leonidas Guibas, Federico Tombari
单位 | 帕多瓦大学；斯坦福大学；慕尼黑工业大学；多特蒙德工业大学；谷歌
论文 | https://arxiv.org/abs/1912.12098
代码 | https://github.com/tolgabirdal/qecnetworks
主页 | https://tolgabirdal.github.io/qecnetworks/
备注 | ECCV 2020 Oral
发明了新的3D胶囊网络，用于3D识别与方向估计。
[3].SoftPoolNet: Shape Descriptor for Point Cloud Completion and Classification
作者 | Yida Wang, David Joseph Tan, Nassir Navab, Federico Tombari
单位 | Technische Universit¨at M¨unchen；谷歌
论文 | https://arxiv.org/abs/2008.07358
备注 | ECCV 2020 Oral
发明了新的用于点云的形状描述，用于点云补全和分类。
[4].Combining Implicit Function Learning and Parametric Models for 3D Human Reconstruction
作者 | Bharat Lal Bhatnagar, Cristian Sminchisescu, Christian Theobalt, Gerard Pons-Moll
单位 | 萨尔大学；谷歌
论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11432
代码 | https://github.com/bharat-b7/IPNet
主页 | http://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/ipnet/
备注 | ECCV 2020 Oral
结合隐式函数与参数模型的3D人体重建。
[5].CoReNet: Coherent 3D scene reconstruction from a single RGB image
作者 | Stefan Popov, Pablo Bauszat, Vittorio Ferrari
单位 | 谷歌
论文 | https://arxiv.org/abs/2004.12989
备注 | ECCV 2020 Oral
从单幅图片进行连贯的3D场景重建。
[6].Adversarial Generative Grammars for Human Activity Prediction
作者 | AJ Piergiovanni, Anelia Angelova, Alexander Toshev, Michael S. Ryoo
单位 | 谷歌；石溪大学
论文 | https://arxiv.org/abs/2008.04888
代码 | 即将
备注 | ECCV 2020 Oral
对抗生成语法用于人类活动预测。
[7].Self6D: Self-Supervised Monocular 6D Object Pose Estimation
作者 | Gu Wang, Fabian Manhardt, Jianzhun Shao, Xiangyang Ji, Nassir Navab, Federico Tombari
单位 | 清华大学；慕尼黑工业大学；谷歌
论文 | https://arxiv.org/abs/2004.06468
代码 | https://github.com/THU-DA-6D-Pose-Group/Self6D-Diff-Renderer
备注 | ECCV 2020 Oral
自监督学习+单目6D位姿估计。
[8].What Matters in Unsupervised Optical Flow？
作者 | Rico Jonschkowski, Austin Stone, Jonathan T. Barron, Ariel Gordon, Kurt Konolige, Anelia Angelova
单位 | 谷歌
论文 | https://arxiv.org/abs/2006.04902
代码 | https://github.com/google-research/google-research/tree/master/uflow
备注 | ECCV 2020 Oral
非监督光流估计研究。
[9].Appearance Consensus Driven Self-Supervised Human Mesh Recovery
作者 | Jogendra Nath Kundu, Mugalodi Rakesh, Varun Jampani, Rahul Mysore Venkatesh, R. Venkatesh Babu
单位 | Indian Institute of Science, Bangalore；谷歌
论文 | https://arxiv.org/abs/2008.01341
代码 | 即将
主页 | https://sites.google.com/view/ss-human-mesh
备注 | ECCV 2020 Oral
表观共识驱动的自监督人体网格修复。
[10].Fashionpedia: Ontology, Segmentation, and an Attribute Localization Dataset
作者 | Menglin Jia, Mengyun Shi, Mikhail Sirotenko, Yin Cui, Claire Cardie, Bharath Hariharan, Hartwig Adam, Serge Belongie
单位 | 康奈尔大学；康奈尔科技校区；谷歌等
论文 | https://arxiv.org/abs/2004.12276
主页 | https://fashionpedia.github.io/home/index.html
备注 | ECCV 2020 Oral
定义了一个实例分割与细粒度属性定位的视觉新任务，并提出一个时尚领域的数据集。
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