IEEE计算机学会计算机视觉与模式识别会议（IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR2017）于2017年7月21日至7月26日在美国檀香山市（Honolulu, the United States of America）召开。CVPR是计算机视觉三大顶级会议之一（另外两个是ICCV和ECCV），每年一届。本次会议共录用783篇文章，其中71篇Oral，144篇Spotlight，568篇Poster，其中Oral录用率为2.65%，总录取率为29.2％，会议有4950人注册，共127家赞助商，参会人员包括来自世界各地的计算机视觉领域的专家学者，以及来自工业界的研发人员。
在今年的CVPR上，我室共被录用了四篇文章，分别是在图像集合人脸识别、大规模图像检索方面、多模态检索、无监督特征学习方面的研究进展。实验室陈熙霖研究员、王瑞平副研究员、王树徽副研究员、李亮助理研究员、刘昊淼博士、吴益灵博士、杨士杰博士参加了此次会议。
今年的CVPR的主会期间共安排了18个 Oral Session、18个Spotlight Session、7场Poster Sessio，涉及机器学习、3D视觉、中低层视觉问题、物体识别、场景理解、视频分析、人体分析等主题。在Oral Session和Spotlight Session的报告中，作者代表上台对其研究成果进行了简洁明了的介绍。Poster Session则以墙报的形式展示文章，作者代表在其一旁进行解说，参会者可以找相关文章的作者详细交流论文工作。
在7月25日的Poster Session上，王树徽副研究员、李亮助理研究员、吴益灵博士、杨士杰博士一起讲解了课题组发表的两个工作：（1）A Graph Regularized Deep Neural Network for Unsupervised Image Representation Learning；（2）Online Asymmetric Similarity Learning for Cross-Modal Retrieval，刘昊淼博士代表其他合作者展示了关于大规模图像检索的文章“Learning Multifunctional Binary Codes for Both Category and Attribute Oriented Retrieval Tasks”，向众多来自世界各地的参会学者们详细介绍了我们的工作，并与学者们就文章内容进行了深入的交流和探讨。
这次大会让我们了解了计算机视觉领域的最新进展，扩大了我们的视野，对未来方向的把握也更加准确，有助于课题组更快地发展。
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