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随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为其重要分支之一，近年来取得了显著的成果，2021年，全球范围内众多计算机视觉领域的顶级会议纷纷截稿，涌现出大量高质量的研究论文，本文将对2021年度计算机视觉会议的论文进行综述，探讨技术创新与趋势展望。
主要会议及论文
1、CVPR（计算机视觉与模式识别会议）
CVPR是全球最具影响力的计算机视觉会议之一，2021年共有超过4000篇论文投稿，其中约800篇被录用，以下是一些备受关注的论文：
（1）论文题目：《Unsupervised Domain Adaptation with Contrastive Learning for Cross-Domain Image Classification》
该论文提出了一种基于对比学习的无监督领域自适应方法，旨在解决跨领域图像分类问题。
（2）论文题目：《Learning to See Through the Fog》
该论文研究了雾天图像识别问题，提出了一种基于深度学习的雾天图像去雾方法。
2、ICCV（国际计算机视觉会议）
ICCV是计算机视觉领域的另一顶级会议，2021年共有超过6000篇论文投稿，其中约1200篇被录用，以下是一些备受关注的论文：
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（1）论文题目：《Large-scale Scene Graph Generation with Self-Attention and Global Context》
该论文提出了一种基于自注意力和全局上下文的场景图生成方法，提高了场景图生成的准确性和鲁棒性。
（2）论文题目：《Revisiting Deep Image Prior for High-Resolution Image Super-Resolution》
该论文重新审视了深度图像先验在超分辨率图像重建中的应用，提出了改进的深度图像先验模型。
3、ECCV（欧洲计算机视觉会议）
ECCV是欧洲最具影响力的计算机视觉会议，2021年共有超过4000篇论文投稿，其中约1000篇被录用，以下是一些备受关注的论文：
（1）论文题目：《A Differentiable Physics Engine for Scene Understanding》
该论文提出了一种可微分的物理引擎，用于理解场景中的物体和事件。
（2）论文题目：《Object Detection with Region-based Attention Networks》
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该论文提出了一种基于区域注意力网络的物体检测方法，提高了检测精度和鲁棒性。
技术创新与趋势展望
1、深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛，模型结构和算法不断创新，Transformer、图神经网络、自注意力机制等在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了显著成果。
2、领域自适应和无监督学习在计算机视觉领域的应用越来越受到重视，针对跨领域图像分类、图像去噪、图像超分辨率等问题，研究者们提出了许多有效的解决方案。
3、计算机视觉与物理、数学等领域的交叉研究不断深入，基于物理的图像去噪、基于数学的图像重建等研究为计算机视觉领域带来了新的思路。
4、计算机视觉在自动驾驶、医疗影像、人机交互等领域的应用越来越广泛，随着技术的不断进步，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用。
2021年度计算机视觉会议论文展现了计算机视觉领域的最新研究成果和技术创新，在未来，计算机视觉将继续朝着多模态、多任务、跨领域等方向发展，为人类社会带来更多便利。
标签： #计算机视觉会议论文有哪些
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