2021 年计算机视觉领域重要会议及论文一览
一、引言
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，在 2021 年，众多高质量的计算机视觉会议相继举行，吸引了来自全球各地的研究人员和学者，这些会议为研究人员提供了一个交流最新研究成果、探讨前沿技术的平台，本文将对 2021 年计算机视觉会议的截稿时间、会议主题以及部分重要论文进行介绍，希望能为读者提供一些参考。
二、2021 年计算机视觉会议截稿时间
以下是 2021 年部分计算机视觉会议的截稿时间：
1、CVPR 2021：2021 年 3 月 1 日
2、ECCV 2022：2021 年 11 月 15 日
3、ICCV 2021：2021 年 7 月 19 日
4、NeurIPS 2021：2021 年 8 月 31 日
5、AAAI 2021：2021 年 1 月 11 日
需要注意的是，不同会议的截稿时间可能会有所变化，请读者以官方网站发布的信息为准。
三、2021 年计算机视觉会议主题
1、CVPR 2021：
- 深度学习与计算机视觉
- 目标检测与跟踪
- 图像分类与识别
- 视频分析与理解
- 语义分割与场景理解
- 3D 视觉与重建
- 弱监督学习与半监督学习
- 无监督学习与自监督学习
- 迁移学习与领域自适应
- 计算机视觉中的不确定性
- 计算机视觉与其他领域的融合
- 计算机视觉的应用
2、ECCV 2022：
- 深度学习在计算机视觉中的应用
- 目标检测与跟踪
- 图像分类与识别
- 视频分析与理解
- 语义分割与场景理解
- 3D 视觉与重建
- 弱监督学习与半监督学习
- 无监督学习与自监督学习
- 迁移学习与领域自适应
- 计算机视觉中的不确定性
- 计算机视觉与其他领域的融合
- 计算机视觉的应用
3、ICCV 2021：
- 深度学习与计算机视觉
- 目标检测与跟踪
- 图像分类与识别
- 视频分析与理解
- 语义分割与场景理解
- 3D 视觉与重建
- 弱监督学习与半监督学习
- 无监督学习与自监督学习
- 迁移学习与领域自适应
- 计算机视觉中的不确定性
- 计算机视觉与其他领域的融合
- 计算机视觉的应用
4、NeurIPS 2021：
- 深度学习在计算机视觉中的应用
- 目标检测与跟踪
- 图像分类与识别
- 视频分析与理解
- 语义分割与场景理解
- 3D 视觉与重建
- 弱监督学习与半监督学习
- 无监督学习与自监督学习
- 迁移学习与领域自适应
- 计算机视觉中的不确定性
- 计算机视觉与其他领域的融合
- 计算机视觉的应用
5、AAAI 2021：
- 人工智能与计算机视觉
- 目标检测与跟踪
- 图像分类与识别
- 视频分析与理解
- 语义分割与场景理解
- 3D 视觉与重建
- 弱监督学习与半监督学习
- 无监督学习与自监督学习
- 迁移学习与领域自适应
- 计算机视觉中的不确定性
- 计算机视觉与其他领域的融合
- 计算机视觉的应用
四、2021 年计算机视觉会议重要论文
1、CVPR 2021：
《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Person Re-identification》：提出了一种基于深度学习的端到端可训练的行人重识别神经网络，该网络能够直接从图像中学习行人的特征表示，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Sparse Representation Based Classification》：提出了一种基于稀疏表示的分类方法，该方法能够有效地处理高维数据和噪声数据，并且在图像分类和人脸识别等领域取得了较好的性能。
《Focal Loss for Dense Object Detection》：提出了一种用于密集目标检测的焦点损失函数，该函数能够有效地处理目标检测中的类别不平衡问题，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
2、ECCV 2022：
《DETR: End-to-End Object Detection with Transformers》：提出了一种基于 Transformer 架构的端到端目标检测方法，该方法能够有效地处理目标检测中的多尺度问题和上下文信息，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Mask R-CNN》：提出了一种基于 Region Proposal Network（RPN）和 Fast R-CNN 的目标检测方法，该方法能够有效地处理目标检测中的多尺度问题和上下文信息，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》：提出了一种基于 U-Net 架构的卷积神经网络，该网络能够有效地处理医学图像分割中的多尺度问题和上下文信息，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
3、ICCV 2021：
《Video Instance Segmentation with Transformers》：提出了一种基于 Transformer 架构的视频实例分割方法，该方法能够有效地处理视频实例分割中的多尺度问题和上下文信息，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Adversarial Autoencoder for Anomaly Detection》：提出了一种基于对抗自编码器的异常检测方法，该方法能够有效地处理高维数据和噪声数据，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Sparse Representation Based Classification》：提出了一种基于稀疏表示的分类方法，该方法能够有效地处理高维数据和噪声数据，并且在图像分类和人脸识别等领域取得了较好的性能。
4、NeurIPS 2021：
《Diffusion Models are Unbeatable Samplers for Image Generation》：提出了一种基于扩散模型的图像生成方法，该方法能够有效地生成高质量的图像，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Attention Is All You Need》：提出了一种基于注意力机制的 Transformer 架构，该架构能够有效地处理自然语言处理中的长序列问题，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Generative Adversarial Nets》：提出了一种基于生成对抗网络的图像生成方法，该方法能够有效地生成高质量的图像，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
5、AAAI 2021：
《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving》：提出了一种基于深度强化学习的自动驾驶方法，该方法能够有效地处理自动驾驶中的复杂环境和不确定性问题，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Natural Language Processing with Deep Neural Networks》：提出了一种基于深度神经网络的自然语言处理方法，该方法能够有效地处理自然语言处理中的各种任务，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
《Knowledge Graph Embedding for Recommender Systems》：提出了一种基于知识图谱嵌入的推荐系统方法，该方法能够有效地处理推荐系统中的冷启动问题和稀疏性问题，并且在多个公开数据集上取得了较好的性能。
五、结论
2021 年计算机视觉会议精彩纷呈，众多高质量的研究成果在会议上得到了展示，这些会议为研究人员提供了一个交流最新研究成果、探讨前沿技术的平台，对于推动计算机视觉领域的发展具有重要意义，希望本文能够为读者提供一些参考，让读者了解 2021 年计算机视觉会议的截稿时间、会议主题以及部分重要论文。
评论列表