本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了飞速的发展，众多国际会议的举办，为研究者们提供了交流、分享研究成果的平台，本文将介绍计算机视觉领域的重要会议，并精选部分论文进行回顾。
重要会议介绍
1、国际计算机视觉会议（International Conference on Computer Vision，ICCV）
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ICCV是计算机视觉领域的顶级会议之一，每两年举办一次，会议涵盖了计算机视觉的各个方面，包括图像处理、目标检测、图像分割、姿态估计等。
2、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，会议涵盖了计算机视觉的多个领域，如图像处理、目标检测、图像分割、姿态估计等。
3、欧洲计算机视觉会议（European Conference on Computer Vision，ECCV）
ECCV是欧洲地区最具影响力的计算机视觉会议之一，每两年举办一次，会议涵盖了计算机视觉的多个领域，如图像处理、目标检测、图像分割、姿态估计等。
4、计算机视觉与图像理解国际会议（International Conference on Computer Vision and Image Understanding，ICCVIU）
ICCVIU是一个专注于计算机视觉与图像理解的学术会议，每年举办一次。
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5、面部识别技术会议（International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR）
CVPR专注于面部识别技术的研究，每年举办一次。
论文精选回顾
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，该算法通过引入 atrous convolution 和 fully connected CRFs，实现了语义图像分割的精确性，DeepLab在多个数据集上取得了当时最好的分割性能。
2、《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》
这篇论文提出了Faster R-CNN算法，该算法结合了区域建议网络（RPN）和深度卷积神经网络（CNN），实现了实时目标检测，Faster R-CNN在多个数据集上取得了当时最好的检测性能。
3、《Unsupervised Visual Representation Learning by Solving Jigsaw Puzzles》
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这篇论文提出了一种无监督的视觉表征学习方法，通过解决拼图问题来学习图像的表征，该方法在多个数据集上取得了较好的性能。
4、《DeepLabV3+:Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation》
这篇论文提出了DeepLabV3+算法，该算法在DeepLab的基础上，引入了 atrous separable convolution 和 encoder-decoder 结构，实现了语义图像分割的进一步优化。
5、《Attention Is All You Need》
这篇论文提出了Transformer模型，该模型在机器翻译任务中取得了当时最好的性能，Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制来捕捉序列之间的依赖关系，这一思想后来被广泛应用于计算机视觉领域。
本文介绍了计算机视觉领域的重要会议及其论文精选回顾，这些会议和论文为我们提供了丰富的学术资源，有助于推动计算机视觉领域的研究和发展，随着技术的不断进步，相信计算机视觉领域将会取得更多突破性成果。
标签： #计算机视觉会议论文有哪些
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