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2021年，计算机视觉领域的研究与发展取得了丰硕的成果，在这一年里，众多顶级会议及期刊纷纷发布了具有里程碑意义的论文，为计算机视觉领域的研究者提供了丰富的学术资源，本文将盘点2021年计算机视觉领域的顶级会议及期刊，并探讨其创新与发展趋势。
顶级会议
1、CVPR（计算机视觉与模式识别会议）
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CVPR是全球计算机视觉领域最具影响力的顶级会议之一，2021年会议以线上形式举行，会议共收录了687篇论文，涵盖了计算机视觉的各个方面，如目标检测、图像分割、人脸识别等，一些具有代表性的论文包括：
（1）论文《Cross-Domain Few-Shot Object Detection with Task-Aware Meta-Learning》提出了一种跨域少样本目标检测方法，通过任务感知元学习，实现了在少量样本情况下的高效检测。
（2）论文《Dynamic Scene Graph Parsing for Real-Time Visual Question Answering》提出了一种动态场景图解析方法，用于实时视觉问答任务，实现了对动态场景的准确理解。
2、ICCV（国际计算机视觉会议）
ICCV是全球计算机视觉领域另一大顶级会议，2021年会议以线上形式举行，会议共收录了620篇论文，涉及计算机视觉的多个方面，如图像恢复、视频分析、三维重建等，一些具有代表性的论文包括：
（1）论文《Learning from Weakly Supervised Data with Group Consistency Regularization》提出了一种基于弱监督数据的组一致性正则化方法，提高了弱监督学习的效果。
（2）论文《Dynamic Scene Flow Estimation with Recurrent Encoder-Decoder Network》提出了一种基于循环编码器-解码器网络的动态场景流估计方法，实现了对动态场景的实时估计。
3、ECV（欧洲计算机视觉会议）
ECV是欧洲计算机视觉领域的顶级会议，2021年会议以线上形式举行，会议共收录了246篇论文，涵盖了计算机视觉的多个方面，如图像处理、目标跟踪、人机交互等，一些具有代表性的论文包括：
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（1）论文《Self-Supervised Visual Tracking with Graph Neural Networks》提出了一种基于图神经网络的自我监督视觉跟踪方法，实现了对复杂场景的准确跟踪。
（2）论文《Action Recognition with Spatio-Temporal Features and Graph Convolutional Networks》提出了一种结合时空特征和图卷积网络的动作识别方法，实现了对动作的准确识别。
顶级期刊
1、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）
TPAMI是计算机视觉领域的顶级期刊之一，2021年共发表了多篇高质量论文，一些具有代表性的论文包括：
（1）论文《Learning to Detect Objects by Watching Videos》提出了一种通过观看视频学习目标检测方法，实现了对复杂场景的准确检测。
（2）论文《Unsupervised Domain Adaptation via Deep Generative Models》提出了一种基于深度生成模型的非监督领域自适应方法，提高了模型在不同领域上的泛化能力。
2、International Journal of Computer Vision（IJCV）
IJCV是计算机视觉领域的另一顶级期刊，2021年发表了多篇具有创新性的论文，一些具有代表性的论文包括：
（1）论文《DensePose: Robust Multi-person Pose Estimation via Part Affinity Fields》提出了一种基于部分亲和场的大规模多人姿态估计方法，实现了对复杂场景的准确估计。
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（2）论文《Beyond a Glimpse: Seeing Around Corners with Monocular Vision》提出了一种基于单目视觉的绕角感知方法，实现了对遮挡物体的准确感知。
创新与发展趋势
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，如Transformer、图神经网络等。
2、跨域、少样本学习成为研究热点，研究者致力于提高模型在不同领域和少量样本情况下的泛化能力。
3、可解释性、鲁棒性成为研究重点，研究者关注模型在复杂场景下的表现和可解释性。
4、多模态融合成为研究趋势，研究者将计算机视觉与其他领域（如语音、文本等）相结合，实现更全面的智能感知。
2021年计算机视觉领域的研究取得了显著进展，顶级会议和期刊为研究者提供了丰富的学术资源，随着技术的不断发展，计算机视觉领域将继续迎来更多创新与发展。
标签： #计算机视觉顶级会议期刊
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