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计算机视觉顶会那些事儿 精选

已有 2445 次阅读 2021-5-13 10:37 |个人分类:学术会议|系统分类:科研笔记

中国计算机学会(China Computer Federation, CCF)通常将国际学术会议分为ABC三级,A类国际会议表示国际上极少数的顶级会议,鼓励我国学者去突破;B类国际会议是指国际上著名且非常重要的会议,代表该领域的较高水平,鼓励国内同行投稿;C类国际会议是指国际上重要、为国际学术界所认可的会议和刊物。根据CCF2019年推荐会议列表,人工智能领域被列为A类会的有如下表7种,被列为B类会的有如下表12种。

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1 CCF2019人工智能领域推荐A类会议列表

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2 CCF2019人工智能领域推荐B类会议列表

计算机视觉 (Computer Vision, CV),是当今计算机科学研究中的一个非常活跃的领域,该学科旨在为计算机和机器人开发出具有与人类水平相当的视觉能力。作为CV领域的研究者,我们更为推崇和关注上述两表中的4个顶会:CVPRICCVNeurIPSECCVECCV虽然属于B类推荐会议,但其在CV领域的重要地位是不可撼动的。相对于CVPRICCVECCVCFP方向主要是计算机视觉而言,NeurIPS会议论文包含但不限于CV方向,还有很多论文涉及计算神经科学相关方向。所以,很多研究者通常认为计算机视觉领域有三大顶会:CVPRICCVECCV。在这里,小编认为NeurIPS会议在CV领域也有着非常重要的地位,所以,就将NeurIPS和其他三个顶会并列介绍。

如果能在这四类会议上发表一篇文章,那才是真香,相对于期刊来讲,计算机视觉领域的研究者往往更关注顶会,平时读paper也会先以顶会paper为主,这主要是因为机器学习、计算机视觉和人工智能领域发展非常迅速,新的工作层出不穷,如果把论文投到期刊上,一两年后刊出时就有点out了。因此大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上,这些顶级会议完全能反映热门研究方向最新方法。所以,顶会paper相对于期刊paper往往更能代表这一领域的最前沿的水平。下面我们就具体介绍下这四个会议,先看一下如下思维导图。

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1 四大顶会思维导图

1. CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)

CVPR,英文全称Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,中文全称是国际计算机视觉与模式识别会议。这个会议是由IEEE主办的一年一度的全球学术性顶级会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术,每年CVPR都会有一个固定的研讨主题。会议一般在每年六月举行,大部分情况下会议都在美国西部地区举办,也会在美国中部和东部地区之间循环举办。

CVPR有着严苛的录用标准,会议整体的录用率通常不超过30%,而口头报告的论文比例更是不高于5%。而会议的组织方是一个循环的志愿群体,通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的,也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(area chair)决定论文是否可被接收。

2020年的CVPR会议已经于614-19日在美国西雅图举办。大会共收到来自全球的研究者的6656paper,最终接受1470篇,录用率约为22%,相比去年降低3个百分点,竞争越来越激烈。目前会议中收录的论文内容主要包括:目标运动和跟踪,人脸识别,图像分割,视频分析,优化方法,人体姿态估计,手势姿态估计,位姿估计,视频监控,图像和视频检索,医学图像分析,行为/动作识别,手势识别,时序动作检测,GAN、图像文本生成,图像/视频处理,超分辨分析,目标识别/检测/分类,点云模型,三维重建,VQA、视觉语言导航,OCR,文本检测,自动驾驶、SLAM,人群计数,行人重识别、行人检测。

论文部分列表可在GitHub上下载,小编特地选取了按照研究方向进行分类的列表:

https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper/tree/master/CVPR2020

另外,研究者也可在ICCV2019paper列表中查找大会接收的论文list

https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020

2. ICCV (IEEE International Conference on Computer Vision)

ICCV,英文全称International Conference on Computer Vision,中文全称国际计算机视觉大会,这个会议也是由IEEE主办的全球最高级别学术会议,主要在欧洲、亚洲、美洲的一些科研实力较强的国家举行。作为世界顶级的学术会议,首届国际计算机视觉大会于1987年在伦敦揭幕,其后两年举办一届。在业内具有极高的评价。ICCV论文录用率非常低,是三大会议中公认级别很高。与CVPR每年都在美国地区举办不同, ICCV会议自1987年起至今每两年都会在全世界不同的国家举办会议,2005ICCV是在中国北京举办的会议。

会议收录论文的内容主要包括:底层视觉与感知,颜色、光照与纹理处理,分割与聚合,运动与跟踪,立体视觉与运动结构重构,基于图像的建模,基于物理的建模,视觉中的统计学习,视频监控,物体、事件和场景的识别,基于视觉的图形学,图片和视频的获取,性能评估,具体应用等。

ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议,会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低,在ICCV2017提交的论文中,其中621篇被接收,录用比例仅 28.9%;其中 posterspotlightoral 的比例分别为 24.61%2.61%2.09%. 2019ICCV会议是20191027日至112日,举行地点是韩国首尔。ICCV2019共收到来自全球的研究者的4303paper,最终接收1077paper,接收率为25.02%

论文分类汇总列表如下链接:

https://bbs.cvmart.net/topics/551

可以按照分类目录进行查找。也可在ICCV2019paper列表查找接收的论文list

https://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.

3. NeurIPS (Annual Conference on Neural Information Processing Systems)

NIPSNeurIPS),全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NeurIPS基金会主办。NeurIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NeurIPS为人工智能领域的A类会议。

根据NeurIPS2019的论文收录结果显示,总共有效提交6743paper,总共有1428篇接受, 接收率为21.1%,其中包括36oral164spotlights。论文的主题还是以深度学习、神经网络、图、优化、通用性、鲁棒性以及效率等方面为主。

NeurIPS2020 125日至12日在加拿大温哥华举办。论文收稿主题如下:

1)算法:主动学习;分类;聚类;多任务和转移学习;回归;稀疏性和压缩感测;随机方法;无监督学习等。

2)应用:音频和语音处理;计算生物学;计算机视觉;自然语言处理;机器人技术;时间序列分析等。

3)数据、竞争、实现和软件:基准;比赛或挑战;数据集或数据存储库;软件工具包。

4)深度学习:对抗网络;深度自动编码器;生成模型;深度网络的优化;循环网络;监督深层网络等。

5)神经科学与认知科学:脑成像;脑机接口;认知科学; 记忆; 神经编码知觉; 可塑性和适应性等。

6)优化:组合优化;凸优化;非凸优化;子模块优化。

7)概率方法:贝叶斯非参数;信仰传播;因果推理;高斯过程;图形模型;潜在变量模型;变异推理等。

8)强化学习与规划:决策与控制;勘探; 分层RL;马尔可夫决策过程;多代理商RL;导航; 规划等。

9)理论:计算复杂度;控制理论;博弈论;信息论;大偏差和渐近分析;学习统计物理等。

10ML的社会方面:AI安全;公平与问责;隐私。

论文列表可参考:

https://blog.csdn.net/qq_15698613/article/details/100536769

论文列表可参考:

https://blog.csdn.net/qq_15698613/article/details/100536769

以下为ECCV2020部分oral论文汇总

https://zhuanlan.zhihu.com/p/157569669?from_voters_page=true

ECCV2020oral论文打包下载

https://pan.baidu.com/s/1F_vVDXoAI6sP4_vwN3LzAw

提取码:1ra0

参考材料

[1] 2019年中国计算机学会推荐国际学术会议列表。

[2] https://blog.csdn.net/Sophia_11/article/details/97374944

[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/38595692

 

版权声明:

作者:阿豪

*本文内容由计算机视觉领域博士阿豪原创。欢迎转发。如需转载,请在评论区留言,或联系xin.guo@atlantis-press.com


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