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ブリストル大学、2つの動画内で行われている技能（手術、絵を描く、ピザ生地をこねる、箸を使う）を評価し、どちらが上手かを推定する手法を発表

KAISTら、画像や動画内のどこから音が鳴っているかの音源を推定する教師なし学習を用いた手法を発表

香港大学、1枚の画像からガラスのような透明オブジェクトを切り抜き、新しい背景画像に反射特性含めより自然に合成するCNNアーキテクチャを発表

MIT、音楽ビデオから特定の楽器音だけを分離する教師なし学習アーキテクチャ「PixelPlayer」を発表

デラウェア大学ら、動的な人の3Dモデルによる自由視点動画をニューラルネットワークを用いて最適化する手法を発表

Google、物体追跡を教師なしで訓練するため、動画内のオブジェクトに色付けするコンピュータビジョンモデルを発表。視覚追跡による自主監視技術の進展へ

南カリフォルニア大学ら、1枚の2D画像から髪の毛の3Dモデルを生成するdeep learningを用いた手法を発表

スタンフォード大学やGoogleら、屋内シーンの深度データを入力に、CNNを用いて欠落部分を推定、ラベル付きボクセルの3Dモデルを生成する手法を発表

Facebookら、バイオリンやピアノ演奏のオーディオ入力からアバタの動きを推定するニューラルネットワークシステムを発表

Facebookら、2Dの群衆動画から人間の姿勢を推定し、身体のテクチャも貼ってくれるCNNを用いたシステム「DensePose」オープンソース発表