<div dir="ltr">======================================================<br>                                         2nd Call for Papers              <br>======================================================<br><br><br>ECCV TASK-CV Workshop on Transferring and Adapting Source Knowledge<br>in Computer Vision & VisDA Challenge<br>Munich, September 14th 2018<br><br>Workshop site: <a href="https://sites.google.com/view/task-cv2018/home">https://sites.google.com/view/task-cv2018/home</a><br>Challenge site: <a href="http://ai.bu.edu/visda-2018/">http://ai.bu.edu/visda-2018/</a><br><br>Important Dates<br><br>Paper Track<br>Submission: July 2​nd​, 2018<br>Notification: July 15​th​, 2018<br>Camera Readay: July 25​th​, 2018<br><br>Challenge<br>Registration: April 21st​ , 2018<br>Train and Validation data release: May 16th, 2018<br>Test data release: August 1st, 2018<br>Notification win.: September 1​st​, 2018<br><br><br>Workshop Topics<br>A key ingredient of the recent successes in computer vision has been the availability of<br>visual data with annotations, both for training and testing, and well-established<br>protocols for evaluating the results. However, this traditional supervised learning<br>framework is limited when it comes to deployment on new tasks and/or operating in<br>new domains. In order to scale to such situations, we must find mechanisms to reuse<br>the available annotations or the models learned from them and generalize to new<br>domains and tasks.<br><br>Accordingly, TASK-CV aims to bring together research in transfer learning and domain<br>adaptation for computer vision and invites the submission of research contributions<br>on the following topics:<br>■ TL/DA focusing on specific computer vision tasks (e.g., image classification,<br>object detection, semantic segmentation, recognition, retrieval, tracking, etc.)<br>and applications (biomedical, robotics, multimedia, autonomous driving, etc.)<br>■ TL/DA focusing on specific visual features, models or learning algorithms for<br>challenging paradigms like unsupervised, reinforcement, or online learning<br>■ TL/DA in the era of convolutional neural networks (CNNs), adaptation effects<br>of fine-tuning, regularization techniques, transfer of architectures and weights, etc.<br>■ Comparative studies of different TL/DA methods and transferring part representations<br>between categories and 2D/3D modalities<br>■ Working frameworks with appropriate CV-oriented datasets and evaluation<br>protocols to assess TL/DA<br><br>This is not a closed list; thus, we welcome other related research for TASK-CV.<br><br>VisDA Challenge<br>The VisDA challenge aims to test domain adaptation methods’ ability to transfer<br>source knowledge and adapt it to novel target domains.<br><br><br>Organizers<br>Tatiana Tommasi , IIT Milan-Italy<br>David Vázquez, Element AI<br>Kate Saenko, Boston University<br>Ben Usman, Boston University<br>Xingchao Peng, Boston University<br>Judy Hoffman, UC Berkeley<br>Neela Kaushik, Boston University<br>Kuniaki Saito, Boston University<br>Antonio M. López, UAB/CVC<br>Wen Li, ETH Zurich<br>Francesco Orabona, Boston University<br></div>