The 2nd International Workshop & Challenge on Subtle Visual Computing(SVC'26)将于 CVPR 2026 期间在美国丹佛(Denver, CO, USA)举办。目前，SVC'26 Workshop 论文接收与收录工作已完成，被接收论文将收录于CVPR Workshop官方论文集，并有机会推荐扩展至期刊 Machine Intelligence Research(IF 8.7, JCR Q1区)，进一步推动相关研究成果的长期传播与学术影响力。
现正式公布 SVC'26 Workshop 会议议程与参会信息，诚挚邀请全球学术界与工业界研究者参会交流，共同探讨"细微视觉计算"方向的关键问题、最新进展与未来发展趋势。
会议官网
https://sites.google.com/view/svc-cvpr26
议程安排会议地点：
Room 109, Colorado Convention Center, Denver, Colorado, USA
会议时间：
丹佛时间：2026年6月3日09:30–12:00
北京时间：2026年6月3日23:30–6月4日02:00
线上参会方式：
Zoom 会议链接：
https://zoom.us/j/91290471847?pwd=QhVMVukspWAJI69qBkZbkLXOi7KpE3.1
Meeting ID：912 9047 1847
Meeting Password：5XKsMX
会后MIR将在微信视频号及B站主页发布回放
Workshop简介
在真实世界的视觉场景中，许多关键信息往往隐匿于极其细微的视觉差异之中。这些差异可能难以被人类肉眼直接察觉，却能够揭示复杂视觉数据背后的深层规律，并直接影响视觉系统的可靠性、可信性与安全性。SVC 聚焦于此类“微弱但关键”的视觉线索，包括但不限于纹理级变化、统计分布偏移、高频伪迹、边界一致性差异及隐式表征偏差等。借助先进的视觉表示学习与鲁棒建模方法，SVC 致力于提升模型对细微线索的感知、提取与判别能力，从而为更高层次的语义理解与决策推理提供坚实支撑。
SVC的典型应用场景
SVC试图建立一套面向复杂环境的统一视觉认知范式: 从“微弱线索”中抽取可解释、可泛化、可迁移的判别证据，进而推动视觉系统在真实世界中实现更加稳定、可靠的感知与决策。当前，SVC 正在为多个关键领域带来新的突破，包括：
• 生物识别与多媒体安全: 面向高拟真伪造、攻击与篡改检测，提升视觉系统可信度；
• 医学影像与健康筛查: 识别微小异常，助力临床诊断与早期干预；
• 工业检测与智能制造: 检测生产线中的微缺陷，降低质量风险与成本损失；
• 人机交互与行为理解: 解析微表情、微手势与隐性生理信号，支持更细粒度的人机感知任务；
• 隐蔽目标与场景理解: 在复杂背景下实现伪装目标检测、定位与理解。
组织委员会与特邀报告嘉宾
本次Workshop由大湾区大学、合肥工业大学、香港中文大学、清华大学、新加坡南洋理工大学、慕尼黑工业大学、西湖大学、牛津大学、中山大学等高校与科研机构的研究者联合发起并组织，并得到Machine Intelligence Research(MIR)、《中国图象图形学报》、广东省图象图形学会、广东省图象图形学会情感计算专委会等学术期刊与学术组织的共同支持。同时，本次会议获得 Bayzaix Technology, China(备至科技)的赞助支持。SVC’26将汇聚细微视觉计算、鲁棒视觉感知、多模态学习、医学影像、工业检测与视觉安全等领域的专家学者，通过特邀报告、论文交流与挑战赛等形式，共同推动细微视觉计算方向的学术发展与应用落地。更多研讨会信息详见:
https://sites.google.com/view/svc-cvpr26
详细日程
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