<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=utf-8"><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=utf-8"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class=""><b class="">Call For Papers: Special Issue on Deep Learning in Computer Vision - IET Computer Vision<br class=""></b><br class=""><b class="">Aims and Scope <br class=""></b>The goal of IET-CV Special Issue on Deep Learning in Computer Vision is to accelerate the study of deep learning algorithms in computer vision problems.<br class=""><br class="">In 2012, deep learning became a major breakthrough in the computer vision community by outperforming, by a large margin, classical computer vision methods on ILSVRC challenge. Since then, it has been enjoying increasing popularity, growing into a de facto standard and achieving state-of-the-art performance in a large variety of tasks, such as object detection, image captioning and semantic segmentation.<br class=""><br class="">In this special issue, we encourage researchers to formulate original models and potential novel applications of end-to-end vision systems based on deep learning. We are soliciting original contributions or extensions of conference papers that address a wide range of theoretical and practical issues including, but not limited to:<br class=""><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">   </span>• Large scale image and video understanding with deep models<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">       </span>• Learning with limited data, trends and training strategies<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">       </span>• Supervised learning in computer vision<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">   </span>• Unsupervised feature learning and feature selection<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">      </span>• Generative models<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">        </span>• Attention models and memory networks<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">     </span>• Reinforcement learning<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">   </span>• Model compression for mobile platforms and embedded systems<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">      </span>• Transfer learning<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">        </span>• Industrial and medical applications<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">      </span>• Real time applications<br class=""></div><br class=""><b class="">Submission Instructions<br class=""></b>Papers should be submitted electronically using the <a href="https://mc.manuscriptcentral.com/iet" class="">IET ManuscriptCentral</a>. Preparation of the manuscript must follow the <a href="http://digital-library.theiet.org/journals/author-guide" class="">IET Guide for Authors</a>. To ensure that all manuscripts are correctly identified for inclusion into the special issue, it is important to select SI: Deep Learning in Computer Vision when you reach the “Article Type” step in the submission process.<br class=""><br class=""><br class=""><b class="">Important Dates<br class=""></b><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">     </span>• Submission deadline: 15th December 2016<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">  </span>• First round decisions: 15th March 2017<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">   </span>• Revisions deadline: 01th May 2017<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">        </span>• Final round decisions: 31th July 2017<br class=""></div><div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space:pre">    </span>• Publication: October 2017<br class=""></div><br class=""><b class="">Guest Editors</b><div class="">Timothy Hospedales, University of Edinburgh, UK (<a href="mailto:t.hospedales@ed.ac.uk" class="">t.hospedales@ed.ac.uk</a>)<div class="">Adriana Romero, Montreal Institute of Learning Algorithms, Canada (<a href="mailto:adriana.romero.soriano@umontreal.ca" class="">adriana.romero.soriano@umontreal.ca</a>)<div class="">David Vazquez, Autonomous University of Barcelona & CVC, Spain (<a href="mailto:dvazquez@cvc.uab.es" class="">dvazquez@cvc.uab.es</a>)</div><div class=""><br class=""></div></div></div></body></html>