best paper(1篇): 

最佳論文來自德國宇航中心，類似於美國的NASA。這種重量級的科研機構也來參與ECCV，可見計算機視覺最近是有多火。

當然，這也跟這次ECCV在德國舉辦有關係，主場優勢，大家都懂的~

標題的中文翻譯是：《根據 RGB 影象檢測 6 維位姿的隱式三維朝向學習》

文章的厲害之處在於，對RGB影象進行6D的朝向位資估計。輸入的圖片是一個二維圖片，並不是目前很多3D目標檢測中用到的RGB-D資料，沒有深度資訊。

這篇文章之所以能成為best paper，還跟它提出的具有普世性價值的AAE有關，augmented auto-encoder 增強自編碼器。

過幾天(maybe幾周)我會關於這篇paper寫一個專門的分析博文。

最佳論文提名(2篇)：

Kaiming又雙叒叕上榜了，group normalization從標準化入手，改進之前的標準化策略BN，這個做法可能受Face++彭超團隊做的

再看第二篇最佳論文提名，不出意料，跟GAN有關係。從2018年以來的各種會議，可以發現一個現象：與GAN相關的文章有超過三分之一。所以，GAN將是論文領域的一片富源。想了解GAN，請移步《GAN》。這篇文章就是用基於GAN的方法來生成人臉表情。這篇文章容後再看。

Koenderink獎(2篇)

除了best paper和提名獎之外，ECCV還有一個Koenderink獎，叫做時間檢驗獎，來自於十年前的ECCV，經過十年的時間檢測，取得的成就被肯定了，一共有2篇：

近期，我會總結一些論文熱點，持續更新。