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?歡迎大家投稿我們組織的CVPR2019 Workshop和 ICML2019 Workshop

ICML 2019、CVPR 2019都在美國(guó)Long Beach召開(kāi)。值得注意的是這兩個(gè)會(huì)議召開(kāi)時(shí)間：

2019年6月9日-15日，ICML 2019,

http://cvpr2019.thecvf.com/

2019年6月16日-20日， CVPR 2019, 

https://icml.cc/Conferences/2019

可以參加完機(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)ICML，接著參加計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂會(huì)CVPR。

我們?cè)谠搩蓚€(gè)會(huì)議共組織了4個(gè)Workshop，希望大家投稿和參加比賽：

1）CVPR2019 Workshop (Augmented Human: Human-centric Understanding).

舉辦5個(gè)比賽,公布多姿勢(shì)虛擬試穿數(shù)據(jù)、video multi-person human parsing數(shù)據(jù)集。

歡迎賜稿：

https://cmt3.research.microsoft.com/VUHCS2019

歡迎參賽：

http://sysu-hcp.net/lip/overview.php

截止時(shí)間：2019年5月1日

Workshop主頁(yè)：

https://vuhcs.github.io

2）CVPR2019 Workshop (Towards Causal, Explainable and Universal Medical Visual Diagnosis).

邀請(qǐng)5位著名教授/學(xué)者演講: Ruslan Salakhutdinov (CMU), Devi Parikh (Georgia Tech), Deva ramanan (CMU), Le Lu (Johns Hopkins), Dina Katabi (MIT) 深入探討醫(yī)學(xué)視覺(jué)研究前沿

歡迎賜稿：

mvdcvpr2019submission@gmail.com

截止時(shí)間：2019年5月1日

Workshop主頁(yè)：

https://s1155026040.github.io/mvd-2019-cvpr-workshop

3) CVPR2019 Workshop (Weakly Supervised Learning for Real-World Computer Vision Applications and the 1st Learning from Imperfect Data (LID) Challenge)

歡迎賜稿：https://cmt3.research.microsoft.com/LID2019/Submission/Index

截止時(shí)間：2019年5月1日

Workshop主頁(yè)：

https://lidchallenge.github.io/

4）ICML 2019 workshop (Learning and Reasoning with Graph-structured Data)

歡迎賜稿：

https://cmt3.research.microsoft.com/GR2019

截止時(shí)間：2019年4月18日

Workshop主頁(yè)：

https://graphreason.github.io

CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫，即IEEE國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別會(huì)議。該會(huì)議是由IEEE舉辦的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議。

ICML 是 International Conference on Machine Learning的縮寫，即國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)。ICML如今已發(fā)展為由國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)（IMLS）主辦的年度機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際頂級(jí)會(huì)議。

1) Augmented Human: Human-centric Understanding:

2) Towards Causal, Explainable and Universal Medical Visual Diagnosis:

3) Weakly Supervised Learning for Real-World Computer Vision Applications and the 1st Learning from Imperfect Data (LID) Challenge:

4) Learning and Reasoning with Graph-structured Data: