计算机视觉会议聚焦于探讨前沿技术与应用。会议论文涵盖领域顶级研究，精选出具有代表性的论文，展示计算机视觉领域的最新进展。会议旨在促进学术交流，推动技术发展。
本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，近年来在图像识别、目标检测、语义分割等领域取得了显著的成果，众多国际顶级会议为计算机视觉研究者提供了展示和交流的平台，本文将介绍计算机视觉领域部分顶级会议及其论文精选，以期为读者提供一定的参考。
顶级会议介绍
1、国际计算机视觉会议（International Conference on Computer Vision，ICCV）
ICCV是全球计算机视觉领域最具影响力的顶级会议之一，每两年举办一次，会议涵盖计算机视觉的各个分支，包括图像处理、模式识别、机器学习等。
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2、国际模式识别会议（International Conference on Pattern Recognition，ICPR）
ICPR是全球模式识别领域最具权威的会议之一，每两年举办一次，会议内容涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、机器学习等多个领域。
3、面部表情与计算视觉会议（International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR）
CVPR是计算机视觉和模式识别领域最具影响力的国际会议之一，每年举办一次，会议内容涵盖计算机视觉的各个分支，如目标检测、图像分割、人脸识别等。
4、计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR）
CVPR是计算机视觉领域最具影响力的国际会议之一，每年举办一次，会议内容涵盖计算机视觉的各个分支，如目标检测、图像分割、人脸识别等。
5、欧洲计算机视觉会议（European Conference on Computer Vision，ECCV）
ECCV是欧洲计算机视觉领域的顶级会议之一，每两年举办一次，会议内容涵盖计算机视觉的各个分支，如图像处理、模式识别、机器学习等。
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6、亚太计算机视觉会议（Asian Conference on Computer Vision，ACCV）
ACCV是亚太地区最具影响力的计算机视觉会议之一，每两年举办一次，会议内容涵盖计算机视觉的各个分支，如图像处理、模式识别、机器学习等。
会议论文精选
1、ICCV 2019：论文《DensePose: Dense Human Pose Estimation in Real-Time with No Flooding》
这篇论文提出了一种基于深度学习的实时密集人体姿态估计方法，该方法通过引入稠密图，实现了对人体各个关节的精确估计，同时避免了传统方法中的“洪水”问题。
2、ICPR 2018：论文《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》
这篇论文提出了一种基于深度学习的语义图像分割方法，该方法结合了深度卷积网络、膨胀卷积和全连接条件随机场，实现了高精度的语义分割。
3、CVPR 2018：论文《Mask R-CNN》
这篇论文提出了一种基于深度学习的目标检测和实例分割方法，该方法在Faster R-CNN的基础上，引入了掩码区域网络，实现了对目标检测和分割的同时处理。
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4、CVPR 2019：论文《DeeplabV3+：A Semantic Segmentation Framework with Atrous Convolution, Deep supervision, and Mixed Precision》
这篇论文在DeeplabV3的基础上，进一步优化了语义分割方法，通过引入膨胀卷积、深度监督和混合精度训练，实现了更高的分割精度。
5、ECCV 2018：论文《PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》
这篇论文提出了一种基于深度学习的点云分类和分割方法，该方法通过将点云转换为体素图，实现了对点云的高效处理。
6、ACCV 2018：论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
这篇论文介绍了基于深度卷积神经网络的ImageNet图像分类方法，该方法通过训练大规模神经网络，实现了高精度的图像分类。
本文介绍了计算机视觉领域部分顶级会议及其论文精选，通过阅读这些论文，我们可以了解到计算机视觉领域的前沿技术和发展趋势，希望本文能为读者提供一定的参考和启发。
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