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清华校友、香港科技大学准博士ICCV顶会论文被爆公然抄袭!去年CVPR也是抄的

来源:网络整理 时间:2021-08-24 14:28 浏览量:
左图为ICML论文,右图为ICCV论文

李铎导师同时也在知乎上表明,他们正在深入调查李铎过去发表的论文,后续会根据调查结果严肃处理,并于近日公布相关处理措施。

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/p59pzp/d_imitation_is_the_sincerest_form_of_flattery/

雷同三:表格相似

凡事都讲证据,面对「抄袭」这一指控,网友们也是非常小心谨慎,避免误伤。

CVPR 2019接收论文,作者来自清华大学。

二作在知乎上的澄清与道歉

开源代码:https://github.com/michaelsdr/momentumnet/

此外,ICCV论文二作高尚华同样也在知乎上澄清,对涉事文章与ICML论文极高相似度「感到震惊和诧异」。

不是吧?港科大准博士生发表的顶会论文竟然是抄的?

左图为ICML论文,右图为ICCV论文

ICCV 2021 m-RevNet: Deep Reversible Neural Networks with Momentum:https://arxiv.org/abs/2108.05862

左图为ICML论文,右图为ICCV论文

清华校友、香港科技大学准博士ICCV顶会论文被爆公然抄袭!去年CVPR也是抄的

推特上一位眼尖的网友发现了两篇顶会论文几乎如出一辙,网友非常细心地对比了两篇论文。

左图为ICML论文,右图为ICCV论文

清华校友、香港科技大学准博士ICCV顶会论文被爆公然抄袭!去年CVPR也是抄的

CVPR 2020接收论文,作者李铎。

抄袭惯犯?

今年8月12日上传至Arxiv,而ICCV 2021论文收录的截止时间为3月17日。

https://web.archive.org/web/20210816025239/http://duoli.org/

「其通篇向人们展示了如何包装出一篇顶会论文!实在是触目惊心,看得我头皮发麻。」

清华校友、香港科技大学准博士ICCV顶会论文被爆公然抄袭!去年CVPR也是抄的

「正主」ICML论文题为Momentum residual neural networks,作者是Michael Sander, Pierre Ablin, Mathieu Blondel and Gabriel Peyré。

Reddit上有网友跑去了「抄袭者」的网站上看了作者的资料,发现这位作者已经发表过12篇顶会论文,而且还是准博士生,不禁怀疑是不是一直都有这样的操作……

清华校友、香港科技大学准博士ICCV顶会论文被爆公然抄袭!去年CVPR也是抄的

参考资料:

清华校友、香港科技大学准博士ICCV顶会论文被爆公然抄袭!去年CVPR也是抄的

清华校友、香港科技大学准博士ICCV顶会论文被爆公然抄袭!去年CVPR也是抄的

雷同八:论文贡献列表相似

https://twitter.com/PierreAblin/status/1426899071495819265

论文地址:https://arxiv.org/abs/2108.05862(文章现已被删除)

而且抄袭对象还是另一篇顶会论文?

ICML 2021 Momentum residual neural networks:https://arxiv.org/abs/2102.07870

ICCV中的例1基本上就是修改了一下符号,微积分方程本质上完全相同。

其中,利用

而ICCV论文中只是添加了ResNet基线。

知乎上有匿名网友深扒了两篇文章的作者学术背景,对比了两人的研究内容。

「山寨」ICCV论文题为m-RevNet: Deep Reversible Neural Networks with Momentum,作者是Duo Li(李铎)和Shang-Hua Gao(高尚华)。

左图为ICML论文,右图为ICCV论文

雷同一:提出想法相同

两篇文章同样以Maclaurin等人的算法作为关键的应用。

以前从来没有人用过四个嵌套环作为说明。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2102.07870

左图为ICML论文,右图为ICCV论文

左图为ICML论文,右图为ICCV论文

https://www.zhihu.com/question/480075870

左图为ICML论文,右图为ICCV论文

另外,两篇文章解决方案中的顺序也完全相同。

https://michaelsdr.github.io/momentumnet/plagiarism/

抄袭还是一项十分严重的指控,我们先来仔细对比一下两篇论文。

二作向ICCV大会发送要求撤稿的邮件

两篇文章都提出了替换残差网络的前向方程方法,也同样讨论了这种方法的好处:由于ODE机制中的动量,可逆性和更大的表征容量减少了内存负载。

ICCV只是把ICML中的临界参数「gamma」换成了「1-mu」。

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