思谋科技11篇论文入选ICCV 2021

（转量子位报道）最近，国际计算机视觉大会（IEEE International Conference on Computer Vision，以下简称ICCV）2021年论文接收结果揭晓，思谋科技共有11篇论文入选，其中包含Oral论文1篇！

此次思谋入选的论文涵盖了众多前沿技术领域，包括语义分割、参数对比学习、边界引导对抗训练、视频暗光增强、视频实例分割、目标检测算法、深度神经网络、自监督学习、点云变压器等，彰显其全面领先的科研实力与技术水平。

ICCV是由美国电气和电子工程师学会（IEEE，Institute of Electrical & Electronic Engineers）主办的全球最高级别学术会议ICCV与计算机视觉模式识别会议（CVPR）

和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称为“全球计算机视觉三大顶级会议”，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价当今三大会议中，ICCV的论文接收率较低，公认级别最高，组委会对论文质量的要求非常严格。

本次大会收到来自全球共6236篇有效投稿，最终有1617篇突出重围被接收，接收率约为25.9%，比2019年25%的接收率略高0.9%，但与2015年30.9%和2017年29%的接收率相比，依然呈降低趋势。

其中，Oral Paper (包括最佳论文Best Paper) 代表当年度计算机视觉领域的最高水准思谋此次被接收的1篇Oral Paper 标题为《针对单张噪声图的高斯混合模型自监督学习算法》，作者提出了一种新的算法——。

自监督高斯混合模型算法，克服了有监督式机器学习算法对高质量图像数据集的依赖，仅需单张噪声图即可应用于真实场景的图像去噪任务，为技术产业化落地提供了更高效的实现路径。

自监督高斯混合模型算法系统框图 ↑作为拥有超过20年AI前沿技术积累的思谋团队，曾多次荣膺世界顶级计算机视觉竞赛冠军及顶级期刊Oral论文，包括：2017年COCO实例分割冠军、2018年WAD道路语义分割竞赛冠军、2019年百度阿波罗3D物体检测竞赛冠军、2020年MEDIA AI 高精度视频人物分割赛道冠军、2021年CVPR Oral Paper等。

得益于技术的不断进步，思谋团队已具备行业领先的矩阵式视觉AI核心技术能力，算法覆盖2个场景、3个大类、20个小类未来，思谋将一如既往秉承“致力持续创新，创造卓越价值”的使命，在技术领域取得更多突破，并应用于工业制造领域成千上万个场景。

，在制造业全生命周期中不断提升数据处理能力，完成智能优化和决策，从而实现降本提效。

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