2021计算机视觉学术会议，2021年计算机视觉领域学术盛宴，技术突破与前沿展望

本文目录导读：

1. 会议概述
2. 会议亮点

计算机视觉作为人工智能的重要分支，近年来取得了突飞猛进的成果，2021年，众多计算机视觉领域的顶级会议纷纷召开，展示了该领域的研究成果与未来发展趋势，本文将对2021年计算机视觉顶级会议的全文进行梳理，以期为读者提供一场视觉盛宴。

会议概述

1、CVPR 2021（计算机视觉与模式识别会议）

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CVPR 2021是计算机视觉领域的顶级会议之一，于2021年6月在美国举行，本次会议共收到论文投稿6245篇，录用论文1340篇，录用率约21.3%，会议涵盖了计算机视觉的各个分支，包括目标检测、图像分割、语义分割、人脸识别等。

2、ICCV 2021（国际计算机视觉会议）

ICCV 2021于2021年10月在意大利举行，这是该会议首次在欧洲举办，本次会议共收到论文投稿5576篇，录用论文1235篇，录用率约22.0%，会议议题包括目标检测、图像分割、姿态估计、视频理解等。

3、ECCV 2021（欧洲计算机视觉会议）

ECCV 2021于2021年9月在德国举行，这是该会议首次在德国举办，本次会议共收到论文投稿4544篇，录用论文1025篇，录用率约22.6%，会议议题包括目标检测、图像分割、语义分割、3D重建等。

4、NeurIPS 2021（神经信息处理系统大会）

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NeurIPS 2021于2021年12月在加拿大举行，这是该会议首次在加拿大举办，本次会议共收到论文投稿6770篇，录用论文1117篇，录用率约16.5%，会议议题包括深度学习、强化学习、无监督学习等。

会议亮点

1、技术突破

（1）目标检测：近年来，目标检测技术在性能和速度上取得了显著突破，EfficientDet、YOLOv5等模型在多个数据集上取得了优异的成绩。

（2）图像分割：语义分割和实例分割技术在图像分割领域取得了显著进展，PSPNet、DeepLabV3+等模型在多个数据集上取得了领先地位。

（3）人脸识别：人脸识别技术在识别精度和鲁棒性方面取得了显著提升，基于深度学习的FaceNet、ArcFace等模型在人脸识别任务中表现出色。

2、前沿展望

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（1）多模态融合：随着多模态数据的丰富，多模态融合技术在计算机视觉领域逐渐受到关注，多模态融合技术有望在视频理解、图像分割等领域取得突破。

（2）小样本学习：在数据稀缺的情况下，小样本学习技术能够有效地利用少量数据进行模型训练，小样本学习技术有望在医疗影像、无人驾驶等领域发挥重要作用。

（3）可解释性：随着深度学习模型的广泛应用，可解释性成为计算机视觉领域的研究热点，提高模型的可解释性将有助于增强用户对模型的信任。

2021年计算机视觉顶级会议充分展示了该领域的研究成果与未来发展趋势，在技术突破方面，目标检测、图像分割、人脸识别等领域取得了显著进展；在前沿展望方面，多模态融合、小样本学习、可解释性等将成为未来研究的热点，相信随着技术的不断进步，计算机视觉领域将为人类社会带来更多福祉。

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