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刚刚，CVPR 2025新规来了：审稿进入「半实名制」，不负责任的审稿人将被标记并拒稿

刚刚，CVPR 2025新规来了：审稿进入「半实名制」，不负责任的审稿人将被标记并拒稿
作为计算机视觉领域最顶级的学术会议，CVPR 这几年可谓是卷疯了。据统计，从 2020 年到 2023 年，CVPR 每年的投稿数量以约 1000 篇的速度飞速增长。到了 2024 年，投稿数量首次突破了一万大关。从投稿数来看，CVPR 已经是当仁不让的「宇宙第一大会」。要知道，从 2010 年到 2016 年，这 7 年间，CVPR 的投稿量仅增加了 400 余篇。图注：在 Google Scholar 上，CVPR 的影响力排名仅次于 Nature。为了升学或求职，坐拥多篇顶会论文，似乎成为大多数人的努力目标。
9/16/2024 1:31:00 PM
机器之心
视觉 AI 的「Foundation Model」，已经发展到哪一步？丨CVPR 2024 现场直击

视觉 AI 的「Foundation Model」，已经发展到哪一步？丨CVPR 2024 现场直击
2024 年美国时间 6 月 17 日至 21 日，IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）在美国西雅图召开。 如大家预料，视觉 Foundation Model 成为今年 CVPR 除自动驾驶、3D 视觉等传统研究课题以外的核心会议主题。 此外，由于会议召开前后，国内快手「可灵」开放图生视频功能火爆出圈、Runway 时隔一年推出新模型 Gen-3 Alpha，文生视频也成为 CVPR 2024 的一大热词。
6/24/2024 6:56:00 PM
晓楠
CVPR 2024全部奖项公布！近万人线下参会，谷歌华人研究员获最佳论文奖

CVPR 2024全部奖项公布！近万人线下参会，谷歌华人研究员获最佳论文奖
北京时间 6 月 20 日凌晨，在西雅图举办的国际计算机视觉顶会 CVPR 2024 正式公布了最佳论文等奖项。今年共有 10 篇论文获奖，其中 2 篇最佳论文，2 篇最佳学生论文，另外还有 2 篇最佳论文提名和 4 篇最佳学生论文提名。作为计算机视觉（CV）领域的顶级会议，CVPR 每年都会吸引大量研究机构和高校参会。据统计，今年共提交了 11532 份论文，2719 篇被接收，录用率为 23.6%。根据佐治亚理工学院对 CVPR 2024 录用数据的统计分析，从研究主题来看，论文数量最多的是图像和视频合成与生成
6/20/2024 2:56:00 PM
机器之心
i人小助手：Meta推出多模态对话图，帮你轻松识别社交状态

i人小助手：Meta推出多模态对话图，帮你轻松识别社交状态
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：[email protected]；[email protected]本文通讯作者为佐治亚理工学院计算机系博士生 Wenqi Jia（秋季起将转入伊利诺伊香槟分校），导师为 James M. Rehg 及 Danfei Xu。她的主要研究方向聚焦于第一人称视
6/11/2024 12:49:00 AM
机器之心
大模型时代的计算机视觉！CVPR 2024线上分享会全日程公布

大模型时代的计算机视觉！CVPR 2024线上分享会全日程公布
自从 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，整个技术社区对大模型、AIGC 的关注越来越高。大模型时代，计算机视觉（CV）领域的热点话题也在不断的发生着变化。面对应接不暇的研究，我们如何才能以最快的时间了解 AI 领域的最新科研成果与发展趋势？参加顶会论文分享会就是一个不错的选择。作为计算机视觉领域的顶级会议，CVPR 每年都会吸引大量研究机构和高校参会。据统计，今年共提交了 11532 份论文，2719 篇被接收，录用率为 23.6%。为了给国内 CV 社区从业者搭建一个自由轻松的学术交流平台，机器之心计划于
5/27/2024 3:47:00 PM
机器之心
报名通道开启！CVPR 2021 NAS国际竞赛邀全球开发者迎接挑战

报名通道开启！CVPR 2021 NAS国际竞赛邀全球开发者迎接挑战
CVPR作为计算机视觉领域和模式识别领域的世界级学术顶会，不仅是展示前沿科技成果的学术会议，也是探索学术应用的一大平台。今年，百度联合澳大利亚悉尼科技大学和美国北卡罗来纳大学举办CVPR 2021 NAS workshop，同时于3月1日正式启动CVPR 2021 NAS国际竞赛，面向全球开发者开放报名通道。人脸识别、语音识别、机器翻译……每一项人工智能应用的背后都离不开AI技术算法模型，而神经网络结构对最终模型的效果起着至关重要的作用。为降低传统神经网络结构对人工经验和背景知识的依赖，近年来神经网络结构搜索（NA
3/2/2021 11:54:00 AM
新闻助手
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