​ECCV 2020线上分享 ｜ 这款T恤，让你在摄像头前隐身 不久之前，计算机视觉三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020 论文接收结果公布。今年 ECCV 有效投稿 5025 篇，最终被接收发表论文 1361 篇，接收率为 27%。在接收论文中，oral 的论文数为 104 篇，占有效投稿总数的 2%，spotlight 的数目为 161 篇，比例约为 3%。 今年 ECCV 原定于 2020 年 8 月 23-28 日在英国格拉斯哥举行，但和众多学术会议一样，受疫情影响，ECCV 2020 将完全以虚拟方式线上进行。 虽然无法去现场交流，但这不能阻挡我们学习的热情。 为向读者们分享更多 ECCV 2020 优质内容，机器之心将策划多期线上分享。这是机器之心 ECCV 2020 线上分享的第三期，我们邀请到美国东北大学电子与计算机工程系助理教授王言治为我们分享 Spotlight 论文《Adversarial T-shirt! Evading Person Detectors in A Physical World》。在此研究中，作者们研发的基于对抗样本设计的 T-shirt（adversarial T-shirt），可以使得穿戴者面对摄像头的识别算法 「隐身」。 分享主题：对抗神经网络与对抗 T 恤，让你在 AI 目标检测系统中隐身 讲者简介：王言治是美国东北大学电子与计算机工程系助理教授。他在清华电子系和南加州大学拿到本科和博士学位。他的主要研究方向是深度神经网络的加速与安全性。他们的 CoCoPIE 压缩编译协同优化框架可以实现大多数神经网络在移动端的实时推理。他的文章广泛发表于各个顶会顶刊，包括机器学习方向 AAAI，CVPR，ICML，ICCV，ICLR，IJCAI，ECCV 等，电路与设计自动化方向 DAC，ICCAD，ISSCC，FPGA 等，计算机系统方面 ASPLOS，ISCA，MICRO，HPCA，CCS，VLDB，PLDI，ICS，PACT 等。他的文章引用超过 7200 次，得过 Google，Mathworks, Intel 等研究奖项，得过 4 项最佳论文奖，另外 10 次提名，多次设计竞赛奖项。他的研究工作被广泛报道和引用超过 400 次。他的多位学生已经在各个学校担任教职，包括康涅狄格大学，克莱姆森大学等，工作单位包括谷歌，脸书，腾讯，滴滴（超新星员工）。分享概要：我们首先介绍对抗神经网络（adversarial neural network）的概念和实际应用中的例子，然后介绍我们和 MIT-IBM Waston AI Lab 联合研发的基于对抗样本设计的 T-shirt（adversarial T-shirt），可以使得穿戴者面对摄像头的识别算法 「隐身」。我们最后简要介绍我们的 CoCoPIE 压缩编译协同优化加速框架，使得各种主流神经网络在移动端超越实时运算需求。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.11099.pdf 直播时间：北京时间 8 月 27 日 20:00—21:00 参与方式：添加机器之心小助手（syncedai5），备注「ECCV」，进群一起看直播。 同时，如果你的论文被 ECCV 2020 接收，欢迎向我们投稿，联系邮箱 shidongle@jiqizhixin.com (mailto:shidongle@jiqizhxin.com)。 ps：如本小助手无法添加，请添加小助手的兄弟姐妹们：syncedai2、syncedai3、syncedai4、syncedai6。或者将「微信 ID」发送邮件到 shidongle@jiqizhixin.com，我们将与你联系，邀你入群。