ECCV 2020全部獎項公布！李飛飛高徒與其學生共獲最佳論文獎
Mark Everingham獎
Mark 獎的設立是為了紀念在 2012 去世的 Mark Everingham，他在 The PASCAL Visual Object Classes （VOA）數據集做出主要貢獻，也是該比賽項目的發起人。同時，Mark 獎的設立也是為了激勵后來者在計算機視覺領域做出更多貢獻。
今年第一位獲得 PAMI Mark Everingham 獎的是 Antonio Torralba 和多數據集的合作者，為了表彰他們持續了十多年定期發布新的數據集和創建這些數據集的新方法。 這些數據集包含 Tiny images，SUN／SUN－3D，MIT－Places，創建數據集新方法的工具包括 LabelMe，它們已經在視覺領域影響深遠。
今年第二位獲得 PAMI Mark Everingham 獎的是 COLMAP SFM 和 MVS 軟件庫的提出人 Johannes Schonberger，以表彰他為 3D 重建圖像提出的一個開源的端到端 pipeline，并為之提供的支持、開發與編寫文檔。這些軟件庫已經變成了運動結構和立體多視圖的參考軟件。
PAMI Mark Everingham 獎是一個社區驅動的獎，可以按如下方式提供候選人名單。
Demo獎
獲獎論文：Inter－Homines： Distance－Based Risk Estimation for Human Safety
簡介：作者建議在風險監控區域內，通過攝像頭對風險進行監控。本文的系統在人與人之間，通過分析視頻流，實時評估監控區域內的傳染風險：它能夠在三維空間中定位人，計算人際距離，并通過構建監控區域的動態地圖來預測風險水平。在公共和私人擁擠的區域內，人與人之間既可以在室內也可以在室外工作。該軟件適用于工業 PC 上已安裝的攝像頭或低成本攝像頭，并配備額外的嵌入式 edge AI 系統進行臨時測量。在人工智能方面，我們基于最先進的計算機視覺算法，通過單應變換，開發了一個魯棒的管道，用于在地平面上進行實時人的檢測和定位；它是人檢測器和姿勢估計器的結合。在風險建模方面，我們提出了一個時空動態風險估計的參數模型，該模型經流行病學家驗證，可以通過預測現場的風險水平，對社會距離預防措施的接受程度進行安全監測。
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