2021计算机视觉会议已截稿，会议聚焦前沿探索与技术创新。本次会议收录多篇权威论文，涵盖计算机视觉领域最新研究成果，为行业提供丰富的学术资源。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域的研究成果层出不穷，2021年，众多国际权威计算机视觉会议截稿，汇聚了全球顶尖学者的最新研究成果，本文将为您盘点2021年度计算机视觉领域权威会议的精彩论文，带您领略前沿探索与技术创新。
一、CVPR 2021（计算机视觉与模式识别会议）
CVPR作为计算机视觉领域的顶级会议，每年都吸引了大量研究者投稿，2021年，CVPR共收到超过7000篇论文投稿，最终录用率约为30%，以下是一些备受关注的论文：
1、《Dynamic Time Warping with Channel-Wise Learning for Action Recognition》
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该论文提出了一种基于动态时间规整和通道学习的方法，用于动作识别，通过结合时间序列和空间特征，该方法在多个动作识别数据集上取得了优异的性能。
2、《Self-Supervised Representation Learning for Human Pose Estimation》
本文提出了一种基于自监督学习的姿态估计方法，通过无监督学习，该方法能够有效地提取人体姿态信息，在多个姿态估计数据集上取得了显著的性能提升。
ICCV 2021（国际计算机视觉会议）
ICCV是计算机视觉领域的另一大顶级会议，2021年共收到超过8000篇论文投稿，以下是部分亮点论文：
1、《Vision-and-Language Navigation with Dynamic Object-Like Units》
该论文提出了一种基于视觉和语言导航的方法，通过动态对象单元实现环境理解和路径规划，该方法在多个导航数据集上取得了最佳性能。
2、《Learning Discriminative Representations for Visual Question Answering》
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本文提出了一种基于判别性表示的学习方法，用于视觉问答，该方法能够有效地提取视觉特征和语言特征，提高问答系统的准确率。
ECCV 2021（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，2021年共收到超过5000篇论文投稿，以下是部分值得关注的研究成果：
1、《Robust Point Cloud Registration with Iterative Optimization》
该论文提出了一种基于迭代优化的鲁棒点云配准方法，通过引入约束条件，该方法能够有效地提高配准精度，在多个点云数据集上取得了优异的性能。
2、《Salient Object Detection via Multi-Channel Feature Integration》
本文提出了一种基于多通道特征融合的显著目标检测方法，通过结合不同通道的特征，该方法能够有效地提取目标区域，提高检测精度。
四、NeurIPS 2021（神经信息处理系统大会）
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NeurIPS是人工智能领域的顶级会议，计算机视觉作为其中的重要分支，每年都有大量相关论文发表，以下是部分值得关注的研究成果：
1、《Multi-Modal Learning with Contrastive Representations》
该论文提出了一种基于对比学习的多模态学习方法，通过引入对比学习，该方法能够有效地融合视觉和文本信息，提高多模态任务的表现。
2、《Unsupervised Representation Learning for Visual Tracking》
本文提出了一种基于无监督学习的视觉跟踪方法，通过引入自监督学习，该方法能够有效地学习视觉跟踪特征，提高跟踪精度。
2021年，计算机视觉领域的研究者们取得了丰硕的成果，本文简要介绍了CVPR、ICCV、ECCV和NeurIPS等权威会议的部分精彩论文，旨在为广大研究者提供有益的参考，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉领域将继续迎来更多的创新与突破。
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