2021年，计算机视觉领域顶级会议及期刊呈现丰硕成果，综述文章全面梳理了该年度技术革新与趋势。会议聚焦前沿技术，展现行业最新动态，为研究者提供交流平台。展望未来，计算机视觉将继续保持快速发展态势。
本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展，随着深度学习、大数据、云计算等技术的快速发展，计算机视觉技术在图像识别、目标检测、图像分割、视频分析等方面取得了突破性成果，本文将对2021年计算机视觉顶级会议进行综述，分析技术革新与趋势展望。
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2021年计算机视觉顶级会议概述
1、CVPR（计算机视觉与模式识别会议）
CVPR是计算机视觉领域最具影响力的国际会议之一，每年吸引众多学者、工程师和企业家参加，2021年CVPR会议于6月13日至18日在线上举行，共有超过6600篇论文投稿，其中1280篇被录用。
2、ICCV（国际计算机视觉会议）
ICCV是计算机视觉领域另一项国际顶级会议，与CVPR并称为计算机视觉领域的“双顶”，2021年ICCV会议于10月4日至10日在线上举行，共有超过7000篇论文投稿，其中近1500篇被录用。
3、ECCV（欧洲计算机视觉会议）
ECCV是欧洲计算机视觉领域的顶级会议，具有很高的学术影响力，2021年ECCV会议于9月4日至10日在线上举行，共有超过6000篇论文投稿，其中近1000篇被录用。
4、NeurIPS（神经信息处理系统大会）
NeurIPS是人工智能领域的顶级会议，计算机视觉作为其重要分支，在NeurIPS会议中也占据重要地位，2021年NeurIPS会议于12月6日至12日在线上举行，共有超过10000篇论文投稿，其中约2500篇被录用。
三、2021年计算机视觉顶级会议技术革新与趋势展望
1、深度学习在计算机视觉中的应用
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深度学习在计算机视觉领域的应用已经非常广泛，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，2021年顶级会议中，深度学习在计算机视觉领域的应用依然占据重要地位，以下是一些代表性技术：
（1）目标检测：基于深度学习的目标检测技术，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等，在2021年CVPR、ICCV、ECCV等会议上均有较多研究。
（2）图像分割：基于深度学习的图像分割技术，如U-Net、DeepLab等，在2021年顶级会议上也有较多研究。
（3）视频分析：基于深度学习的视频分析技术，如动作识别、目标跟踪等，在2021年顶级会议上也有较多研究。
2、跨模态学习
跨模态学习是近年来计算机视觉领域的一个研究热点，旨在将不同模态的信息进行融合，提高计算机视觉任务的表现，2021年顶级会议中，跨模态学习在以下方面取得了进展：
（1）多模态图像识别：将图像和文本、图像和音频等不同模态的信息进行融合，提高图像识别准确率。
（2）视频-文本匹配：将视频和文本信息进行融合，实现视频内容检索和视频摘要。
3、可解释性与公平性
随着计算机视觉技术的不断发展，如何提高模型的可解释性和公平性成为了一个重要议题，2021年顶级会议中，以下研究方向值得关注：
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（1）可解释性：研究如何解释深度学习模型的决策过程，提高模型的可信度。
（2）公平性：研究如何消除模型在性别、种族等方面的偏见，提高模型的公平性。
4、零样本学习与少样本学习
零样本学习与少样本学习是近年来计算机视觉领域的研究热点，旨在提高模型在少量样本情况下的学习效果，2021年顶级会议中，以下研究方向值得关注：
（1）零样本学习：研究如何使模型在未见过的新类别样本上取得良好的表现。
（2）少样本学习：研究如何提高模型在少量样本情况下的学习效果。
2021年计算机视觉顶级会议展示了计算机视觉领域的最新研究成果和技术趋势，深度学习、跨模态学习、可解释性与公平性、零样本学习与少样本学习等研究方向将继续推动计算机视觉技术的发展，计算机视觉技术将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利。
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