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前言
前兩天，Amusi 整理了CVPR 和 ICCV 引用量最高的10篇論文，分別詳見：
眾所周知，CV領域的三大頂會就是：CVPR、ICCV和ECCV。在谷歌發布的2020年的學術指標（Scholar Metrics）榜單，ECCV 位列總榜第58位，是計算機視覺領域排名第三的大會！這個排名是依據過去五年發表研究的數據（覆蓋2015-2019年發表的文章），並包括截止2020年6月在谷歌學術中被索引的所有文章的引用量。
本文就來盤點ECCV 2015-2019年引用量最高的10篇論文。根據此數據，一方面能看出這段深度學習黃金時期的研究熱點，另一方面查漏補缺，看看這些必看的Top級論文是不是都掌握了。
注1：2015年之前的論文不在統計範圍內
注2：引用量是根據谷歌給出的數據，會有波動，但影響不大
第一名：SSD
SSD: Single Shot MultiBox Detector
作者單位：UNC, Zoox, 谷歌, 密西根大學
作者團隊：Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan等
引用量：9097
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1512.02325
其實沒什麼好說的，深度學習時代，目標檢測必看論文之一！當初和YOLO直接制霸實時性目標檢測。
SSD Framework
SSD and YOLO
第二名：Identity Mappings in Deep Residual Networks
Identity Mappings in Deep Residual Networks
作者單位：Microsoft Research
作者團隊：Kaiming He（何愷明）, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun等
引用量：3778
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1603.05027
本文是繼ResNet（CVPR 2016）的第二篇文章，對ResNet為何能夠有效的原因進行進一步的分析並且對原始模型結構進行調整，提出性能更強的網絡結構，如下圖所示：
第三名：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
作者單位：史丹福大學
作者團隊：Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei（李飛飛）等
引用量：3317
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1603.08155
本文提出採用感知損失函數訓練前饋網絡進行圖像轉換的任務，如成功應用於風格遷移和超解析度任務。
System overview
第四名：XNOR-Net
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
作者單位：華盛頓大學
作者團隊：Mohammad Rastegari, Vicente Ordonez, Joseph Redmon等
註：作者中驚現YOLO之父 Joseph Redmon（之前看論文時，都沒注意到）
引用量：2203
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1603.05279
XNOR 使用位運算和異或運算替換了加減運算，實現了速度的大幅提升。
說句題外話，感覺模型壓縮裡的幾個細分方向中，剪枝的論文比二值(化)的論文要多很多。
Binary-Weight-Networks 和
XNOR-Networks
第五名：Stacked Hourglass Networks
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
作者單位：密西根大學
作者團隊：Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng
引用量：1825
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1603.06937
本文提出了知名的 Stacked Hourglass Networks（堆疊沙漏網絡），其在人體關鍵點檢測任務上表現很好。同時拿下MPII 2016冠軍！
Single 「hourglass」 module
第六名：DeepLabv3+
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
作者單位：谷歌
作者團隊：Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou, Florian Schroff, Hartwig Adam
引用量：1782
論文連結（收錄於ECCV 2018）：
https://arxiv.org/abs/1802.02611
DeepLab系列 在語義分割中的重要性應該相當於R-CNN系列在目標檢測中的重要性，而這篇DeepLabv3+ 也正是目前該系列的最終篇。技巧很多，如將depthwise separable convolution應用於ASPP中，最終性能超級強。
DeepLabv3+
第七名：Center Loss
A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition
作者單位：中國科學院深圳先進技術研究院&港中文
作者團隊：Yandong Wen , Kaipeng Zhang, Zhifeng Li, Yu Qiao
引用量：1540
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://kpzhang93.github.io/papers/eccv2016.pdf
本文提出center loss 讓softmax 能夠訓練出更有內聚性的特徵。核心目標還是為了增加類間距離，減小類內距離。
第八名：TSN
Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
作者單位：ETH Zurich&港中文&中國科學院深圳先進技術研究院
作者團隊：Limin Wang（王利民）, Yuanjun Xiong, Zhe Wang, Yu Qiao, Dahua Lin,Xiaoou Tang, and Luc Van Gool
引用量：1465
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1608.00859
TSN 是行為/動作識別、視頻理解方向必讀的論文之一！基於TSN 還奪得了 ActivityNet challenge 2016 冠軍，其期刊版論文也收錄於TPAMI 2018。
TSN
第九名：SiamFC
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
作者單位：牛津大學
作者團隊：Luca Bertinetto, Jack Valmadre, Jo˜ao F. Henriques等
引用量：1326
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1606.09549
SiamFC 深度學習時代目標跟蹤方向的開山之作！引領了一系列孿生網絡，比如後面的SiamRPN、SiamFC++、SiamRPN++、SiamMask等。
SiamFC
第十名：Colorful Image Colorization
Colorful Image Colorization
作者單位：加州大學伯克利分校
作者團隊：Richard Zhang, Phillip Isola, Alexei A. Efros
引用量：1090
論文連結（收錄於ECCV 2016）：
https://arxiv.org/abs/1603.08511
對灰度圖進行自動著色
Network Architecture
侃侃
1. DeepLabv3+是唯一一篇收錄於ECCV 2018的論文，其他均是2016；
2. 谷歌、密西根大學、中國科學院深圳先進技術研究院和香港中文大學均有兩篇論文入圍；
下載1
上述10篇論文已打包好，在CVer公眾號後回覆：ECCV引用量，即可下載全部論文
下載2
在CVer公眾號後臺回覆：OpenCV書籍，即可下載《Learning OpenCV 3》書籍和原始碼。註：這本書是由OpenCV發起者所寫，是官方認可的書籍。其中涵蓋大量圖像處理的基礎知識介紹，雖然API還是基於OpenCV 3.x，但結合此書和最新API，可以很好的學習OpenCV。
下載3
在CVer公眾號後臺回覆：CVPR2020，即可下載CVPR2020 2020代碼開源的論文合集
在CVer公眾號後臺回覆：ECCV2020，即可下載ECCV 2020代碼開源的論文合集
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