本文主要是介绍国外同行举报CVPR 2020中国论文一稿多投，作者之一华科教授还是本届CVPR领域主席...，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
CVPR 2020主会议开幕在即，本次大会中榜的两位中国学者却被指责“一稿多投”。
而且，原论文的作者之一，华中科大的白翔教授，还是本届CVPR 2020 的领域主席。
耐人寻味的是，就是这同一篇论文，CVPR接收的版本却没有属白翔教授的名字。
来龙去脉到底是怎样的？
质疑的理由：作者相同，课题一样，结果高度相似
6月13日，有网友在Reddit发帖称，一篇CVPR 2020已经接收的论文疑似存在一稿多投的情况。这篇论文名为UnrealText: Synthesizing Realistic Scene Text Images from the Unreal World，作者Shangbang Long、Cong Yao。
而另一篇疑似与它相同的论文是2020年1月15日发表在《中国科学-信息科学》（Science China）上的SynthText3D: synthesizing scene text images from 3D virtual worlds，作者：Minghui Liao, Boyu Song, Shangbang Long, Minghang He, Cong Yao & Xiang Bai，其中Shangbang Long、Cong Yao与CVPR论文作者相同。
此外，发表在《中国科学》期刊上的论文作者之一Xiang Bai，即华中科技大学电子与信息工程系教授白翔，他的名字并没有出现在CVPR会议论文中。白翔教授同时是本届CVPR 2020的领域主席。
白翔教授还是《中国科学-信息科学》的编委之一，是另一篇争议论文投稿发表的期刊。
目前尚不清楚白翔教授与这一篇CVPR 2020会议论文有何关系。
提出质疑的网友认为，这两篇论文作者相同、课题相同、结论高度相似。并且两篇文章之间没有互相引用，有一稿多投的嫌疑。
有人仔细解读了这两篇论文：
这位网友详细比较了两篇论文的思路、方法上的异同。
相同之处：
两篇论文都解决了以场景文本检测为目的的合成场景文本生成问题。
两篇论文都使用了虚幻引擎与UnrealCV插件。
在提出他们的方法后，两篇论文都在ICDAR 2015/2013和MLT数据集上使用EAST模型和>Resnet-50作为骨干进行了基准测试。不同之处：
CVPR论文的实验还包括场景文本识别和多语言场景文本。
CVPR论文取消了取景器方法和环境随机化。
得出的结论是：尽管在一些实验的细节（比如计算条件和区域文本生成）有所不同，但两篇论文的目的和实验方法是高度相似的。
这位网友还指出了一个细节，作者Shangbang Long在CVPR投稿时的单位是CMU，在给《中国科学》投稿时的单位是北京大学。
△Shangbang Long个人主页
他给出了两种猜测：一是Shangbang Long和Cong Yao一开始和其他作者一同工作，并投稿《中国科学》，离开北大到CMU后又两人又对之前的工作做了改进，重新向CVPR投稿。
另一种可能是作者希望通过改动一些实验方法和细节，重复投稿给知名顶会，并侥幸认为在国际并不知名《中国科学》上的同一篇论文不会其他同行被发现，这样的问题就十分严重了。
这位网友已经向作者发邮件询问，但没有得到明确答复，作者只是说目前正计划向学界详细说明这些差异。但坚持说这两篇论文代表了两种不同的使用UE生成数据的尝试，是完全不同的。
论文作者回应
论文作者Shangbang Long在Reddit热帖下面做出了回应，解释了这两篇论文为什么看起来高度相似，以及它们的不同之处。
Shangbang Long认为两篇论文针对同一问题提出了非常不同的方法和实现。SynthText3D基本上是SynthText的3D版本，而UnrealText则主要依赖于与3D世界的交互。
由于会议论文的篇幅限制（8页），作者不得不着重谈总体思路。这让给人们一种两篇论文高度相似的感觉，但其实不然。作者提出愿意将代码库提供给读者深入考查。
在解释贴中，Shangbang Long花了大量篇幅比较两篇论文的细节上的不同之处，结论是CVPR论文实验方法完全不同于另一篇。
但他所举出的例证恰是国外同行指出的实验方法上的细节差异（环境随机化和区域文本生成等），质疑者认为这些不足以作为自证清白的证据。
目前质疑者没有回应他的解释。
已经有人将这篇论文疑似重复投稿的问题提交给了CVPR 2020组委会审核，目前官方也没有给出结论。
在官方调查结论出来之前，我们不能草率的下结论批评谁，但我们希望任何中国学者都能自觉遵守科研规则，高质量产出科研成果，而不是为了投中顶会，用投机取巧的方法走捷径。
希望你也能认真研读以下这两篇论文，并提出自己的看法。
传送门
Reddit爆料原贴
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/h7we7v/d_the_case_of_a_dualsubmitted_paper_accepted_by/
作者之一Shangbang Long的解释
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/h7we7v/d_the_case_of_a_dualsubmitted_paper_accepted_by/fuq5dwk/
CVPR 2020投稿原文
https://arxiv.org/pdf/2003.10608.pdf
《中国科学》投稿原文
https://arxiv.org/pdf/1907.06007.pdf
作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
— 完 —
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