今年，來自世界各地的研究人員、開發者和工程師通過線上形式，參加了本屆 2020 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)。大會期間，來自 NVIDIA 研究院的研究人員們通過演講、海報和問答互動等形式向參會者們展示了其最新研究成果。
今年的線上 CVPR 大會收錄了多篇來自於 NVIDIA 的有關電腦視覺領域開創性研究成果的論文，其中包括：模擬動態遊戲環境；為醫學影像的神經架構搜索提供動力等。
您可以在此處找到 NVIDIA 在 CVPR 2020 的完整時間表。
以下為部分特色項目：
由 NVIDIA 研究人員開發的 StyleGAN2 ，能夠在數據驅動的無條件生成圖像建模中生成最先進的結果。
作者： Seung Wook Kim ， Yuhao Zhou ， Jonah Philion ， Antonio Torralba 和 Sanja Fidler
經過 50,000 集遊戲訓練後，由NVIDIA Research創造的功能強大的新型 AI 模型（稱為 NVIDIA GameGAN ）可以生成功能完整的 PAC-MAN 版本，而無需底層的遊戲引擎。 這意味著即使不了解遊戲的基本規則，人工智慧也可以令人信服的結果重現遊戲。
GameGAN 是第一個通過利用生成性對抗網路或 GAN 模仿電腦遊戲引擎的神經網路模型。 基於 GAN 的模型由兩個相互競爭的神經網路，一個生成器和一個鑑別器組成，可以學習創造具有說服力的新內容，足以通過原始內容。
作者： Seung Wook ， Kim Yuhao Zhou ， Jonah Philion ， Antonio Torralba 和 Sanja Fidler