<div dir="ltr">Dear Colleagues,<br><br>It is our pleasure to invite you to submit extended abstracts (4 pages long excluding references, with optional appendix) for oral and poster presentations at The First Workshop on Statistical Deep Learning in Computer Vision (SDL-CV) which will be held in conjunction with ICCV 2019.<br><br>We will also invite selected papers for submission to a special issue on Statistical Deep Learning for Computer Vision in the International Journal of Computer Vision (IJCV). Extended versions of selected papers will be invited for book chapter publication.<br><br>Submission Deadline (Extended): Aug 8, 2019<br><br>Workshop Website: <a href="http://www.sdlcv-workshop.com/">http://www.sdlcv-workshop.com/</a><br><br>Please find the full CfP below.<br><br>Kind regards,<br><br>Mete Ozay on behalf of the organizers<br><br>=== Workshop Description ===<br><br>Deep learning has been a useful and primary toolbox to perform various computer vision tasks successfully in the recent years. Various seminal works have been proposed to explain the underlying theory and mechanisms of these successful algorithms, in order to further improve their various properties, such as generalization capacity of models, representation capacity of learned features, convergence and computational complexity of training methods.<br><br>In this workshop, we consider statistical approaches employed to improve our understanding of deep learning, and to develop methods to boost their properties, with applications in computer vision, such as object recognition, detection, segmentation, tracking, scene description, visual question answering, robot vision, image enhancement and recovery. The workshop will consist of invited talks, oral talks, poster sessions and a research panel. Our target audience is graduate students, researchers and practitioners who have been working on development of novel statistical deep learning algorithms and/or their application to solve practical problems in computer vision. Accepted papers will present their results in the workshop in oral talks and poster sessions. We will also invite selected papers for submission to a special issue on Statistical Deep Learning for Computer Vision in the International Journal of Computer Vision (IJCV). Extended versions of selected papers will be invited for book chapter publication.<br><br>=== Covered Topics ===<br><br>We solicit original contributions that deploy statistical deep learning methods employed to perform various computer vision tasks including, but not limited to:<br><br>- Statistical Understanding of Deep Learning<br><br>   -- Interpretable deep learning, quantitative measures and analyses<br><br>- Statistical Normalization Methods<br><br>  -- Feature, weight, gradient and hybrid normalization methods<br><br>- Uncertainty in Deep Learning<br><br>  -- Uncertainty measures, adversarial methods, intrinsic and extrinsic uncertainty of models<br><br>- Information Theory of Deep Learning<br><br>   -- Information geometry, information bottleneck, rate distortion, etc.<br><br>- Probabilistic Deep Learning<br><br>  -- Variational methods, graphical methods, Bayesian learning and inference<br><br>  -- Bayesian deep learning<br><br>  -- Neural network architecture search via probabilistic models<br><br>- Stochastic Optimization for Deep Learning<br><br>  -- Optimization on Riemannian manifolds, topological manifolds, and product manifolds<br><br>- Probabilistic Programming for Deep Learning<br><br>  -- Scene perception, logical reasoning, autonomous driving<br><br>- Statistical Meta-learning Algorithms<br><br>  -- Few-shot learning/incremental learning for image classification and beyond<br><br>  -- Zero-shot learning for high-level vision tasks<br><br>- Reinforcement Learning for Vision Systems<br><br>  -- RL algorithms and vision problems<br><br>- Causal Deep Learning<br><br>  -- Causal inference, causal feature learning<br><br>=== Call for Papers ===<br><br>We invite submissions describing works in the domains suggested above or in closely-related areas. We encourage the submission of previously published material (clearly marked as such) that is closely related to the workshop topic. We will invite the best original papers for an oral plenary presentation. Accepted papers will be presented in oral/poster sessions at the workshop and appear in the CVF open access archive. The review process is single-blind. Each paper will receive strong accept (for oral candidate), accept or reject decision. Note that there is no author feedback phase during submission. We will also invite selected papers for submission to a special issue on Statistical Deep Learning for Computer Vision in the International Journal of Computer Vision (IJCV). Extended versions of selected papers will be invited for book chapter publication.<br><br>Paper submission deadline: Aug 8, 2019<br><br>Author notification: Sep 4, 2019<br><br>Camera-ready deadline: Sep 25, 2019<br><br>=== Submission Instructions ===<br><br>Format and paper length:<br><br>A paper submission has to be in English, in pdf format, and at most FOUR pages (excluding references). The paper format must follow the same guidelines as used in the ICCV 2019 submissions. For further details, please see:<br><br><a href="http://www.sdlcv-workshop.com/">http://www.sdlcv-workshop.com/</a><br><br>=== Invited Speakers ===<br><br>We are proud to have a group of diverse invited speakers covering the <br><br>entire spectrum of scene and and situation understanding research:<br><br>* Xianfeng Gu, Stony Brook University<br><br>* Alex Kendall, University of Cambridge<br><br>* Yi Ma, University of California, Berkeley<br><br>* Yingnian Wu, University of California, Los Angeles<br><br>* Alan L. Yuille, Johns Hopkins University<br><br>* Lizhong Zheng, Massachusetts Institute of Technology<br><br> === Organizers ===<br><br>Ping Luo, HKU<br><br>Mete Ozay, PKSHA<br><br>Hongyang Li, CUHK<br><br>Chaochao Lu, Cambridge University<br><br>Lei Huang, IIAI<br><br>Wenqi Shao, CUHK<br><br>Xianfeng Gu, Stony Brook University<br><br>Alan L. Yuille, Johns Hopkins University<br><br>Xiaogang Wang, CUHK<br><br>Yi Ma, University of California, Berkeley<br><br>Lizhong Zheng, MIT<br></div>