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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了飞速的发展，随着深度学习技术的不断突破，计算机视觉在图像识别、目标检测、人脸识别等方面取得了显著的成果，众多国际权威会议为计算机视觉研究者提供了交流与展示的平台，本文将对计算机视觉领域权威会议的论文进行精选，以期为读者提供有益的参考。
国际计算机视觉会议论文精选
1、CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）
CVPR是全球计算机视觉领域最具影响力的国际会议之一，每年吸引众多学者参与，以下是一些CVPR会议的精选论文：
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（1）《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》
这篇论文提出了DeepLab算法，该算法在语义图像分割任务中取得了显著的性能提升，论文详细介绍了DeepLab算法的设计思路和实验结果。
（2）《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》
Faster R-CNN是一种实时目标检测算法，它通过引入区域建议网络（Region Proposal Network）来提高检测速度，这篇论文详细介绍了Faster R-CNN算法的设计和实验结果。
2、ICCV（International Conference on Computer Vision）
ICCV是计算机视觉领域的另一大权威会议，以下是一些ICCV会议的精选论文：
（1）《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》
这篇论文提出了基于暗通道先验的单图像去雾算法，该方法能够有效去除图像中的雾气。
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（2）《Salient Object Detection with Deep Hierarchical Receptive Fields》
这篇论文提出了基于深度层次感受野的显著目标检测算法，该方法能够有效识别图像中的显著区域。
3、ECCV（European Conference on Computer Vision）
ECCV是欧洲计算机视觉领域的权威会议，以下是一些ECCV会议的精选论文：
（1）《Fast and Accurate Object Detection with Region Proposal Networks》
这篇论文详细介绍了Region Proposal Network在目标检测中的应用，并提出了Faster R-CNN算法。
（2）《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》
这篇论文同样介绍了DeepLab算法，该算法在语义图像分割任务中取得了显著的性能提升。
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4、NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）
NeurIPS是人工智能领域的顶级会议，以下是一些NeurIPS会议的精选论文：
（1）《Generative Adversarial Nets》
这篇论文提出了生成对抗网络（GANs），该方法在图像生成、图像编辑等方面取得了显著的成果。
（2）《DenseNet: Implementing Dense Convolutional Networks with Ghost Modules》
这篇论文提出了DenseNet网络结构，该结构在图像分类、目标检测等任务中取得了优异的性能。
本文对计算机视觉领域权威会议的论文进行了精选，涵盖了CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等国际会议，这些论文涉及了计算机视觉的多个方面，包括图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等，通过阅读这些论文，读者可以了解到计算机视觉领域的最新研究成果和发展趋势，希望本文能为计算机视觉研究者提供有益的参考。
标签： #计算机视觉会议论文有哪些
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