计算机视觉的会议，计算机视觉领域顶级会议论文盘点，从经典到前沿

本文目录导读：

1. 顶级计算机视觉会议
2. 顶级会议论文盘点

计算机视觉作为人工智能的重要分支，近年来取得了长足的发展，在众多计算机视觉会议中，一些顶级会议因其严格的审稿标准、高质量的研究成果和广泛的学术影响力，备受学术界和工业界的关注，本文将对计算机视觉领域的顶级会议及其论文进行盘点，以期为读者提供有益的参考。

顶级计算机视觉会议

1、CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）

CVPR是计算机视觉领域的顶级会议之一，由IEEE计算机视觉与模式识别学会（CVPR）主办，自1990年起，每年举办一次，吸引了全球众多知名学者和研究人员参与。

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2、ICCV（International Conference on Computer Vision）

ICCV是由国际计算机视觉学会（ICCV）主办的世界顶级计算机视觉会议，自1993年起，每两年举办一次，涵盖了计算机视觉领域的各个研究方向。

3、ECCV（European Conference on Computer Vision）

ECCV是欧洲计算机视觉领域的顶级会议，由欧洲计算机视觉协会（ECCV）主办，自1990年起，每两年举办一次，涵盖了计算机视觉领域的各个方面。

4、NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）

NeurIPS是神经信息处理系统领域的顶级会议，涵盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个方向，近年来，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，NeurIPS在计算机视觉领域的影响力也逐渐增强。

5、ICC（International Conference on Computer Science and Information Technology）

ICC是一个综合性计算机科学会议，涵盖了计算机视觉、人工智能、数据挖掘等多个方向，该会议每年举办一次，吸引了全球众多学者和研究人员参与。

6、WACV（Workshop on Applications of Computer Vision）

WACV是CVPR的一个分会议，专注于计算机视觉在实际应用中的研究，该会议每年举办一次，吸引了众多学者和工业界专家参与。

顶级会议论文盘点

1、CVPR

（1）Deep Learning for Image Recognition: A Comprehensive Review

这篇综述文章全面介绍了深度学习在图像识别领域的应用，涵盖了从卷积神经网络（CNN）到目标检测、图像分割等各个方面。

（2）Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

Faster R-CNN是目标检测领域的经典算法，通过引入区域建议网络（RPN）实现了实时目标检测。

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（3）Mask R-CNN

Mask R-CNN是Faster R-CNN的扩展，能够同时进行目标检测和实例分割。

2、ICCV

（1）Two-stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

该论文提出了一种双流卷积神经网络，用于视频动作识别。

（2）DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs

DeepLab是一种基于深度卷积神经网络的语义图像分割方法，通过引入空洞卷积和全连接条件随机场（CRF）实现了高质量的分割结果。

3、ECCV

（1）Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks是一种用于特征学习的网络，通过调整通道间的权重关系，提高了网络的性能。

（2）Progressive Neural Architecture Search

该论文提出了一种逐步神经架构搜索方法，用于寻找最优的网络结构。

4、NeurIPS

（1）Generative Adversarial Nets

Generative Adversarial Nets（GANs）是一种生成模型，通过对抗训练生成高质量的图像。

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（2）BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT是一种基于双向变换器的语言理解模型，在自然语言处理领域取得了显著成果。

5、ICC

（1）Visual Scene Parsing with Deep Learning

该论文介绍了基于深度学习的视觉场景解析方法，通过图像分割和目标检测技术实现了对场景的解析。

（2）Deep Learning for Face Recognition

该论文探讨了深度学习在人脸识别领域的应用，提出了多种基于深度学习的人脸识别算法。

6、WACV

（1）DeepLabCut: Single Shot Human Pose Estimation via Deep Learning

DeepLabCut是一种基于深度学习的人体姿态估计方法，能够实现单次姿态估计。

（2）Deep Learning for Robust Object Detection in Cluttered Scenes

该论文提出了一种基于深度学习的鲁棒目标检测方法，能够有效应对复杂场景。

本文对计算机视觉领域的顶级会议及其论文进行了盘点，涵盖了从经典到前沿的研究成果，通过了解这些会议和论文，读者可以更好地把握计算机视觉领域的发展趋势，为自身的科研工作提供有益的参考。

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