CVPR今年这情况,很严重,大家做好准备吧。。。

今年,计算机视觉相关的会议和期刊竞争都异常惨烈!

不止CVPR这种顶会,普通的CCF-A类和BC类会议的发表难度,也增加的不是一星半点!

很多同学经常抱怨 科研真是太难了,竞争压力大,导师不给指导、不开组会,一年捡不到导师几次,对于论文初稿、毕业论文毫无建议!

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其实他不是个例,大家也会有这样的烦恼:

前沿顶会、期刊论文、综述文献浩如烟海,不知道学习路径,无从下手?

没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文?

CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurlPS、AAAI……想发表顶会论文,找不到创新点?

读完论文,仍旧无法用代码复现……

马上要毕业了论文还没有头绪,即将面临延毕。。。

然而,导师时常无法抽出时间指导,想写论文却无人指点……

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很明显:

一个新手要想顺利完成一篇高水平SCI/CCF或者顶会顶刊文章,有人手把手带着完整做一遍是最高效的方式。

但一位普通人,没有人引荐很难结识到这些科研大牛,更别提得到指导了。

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最重要的就是选题和 idea 创新点设计。

一个好的idea就能决定文章是能发一区的水平还是四区的水平。

其次是成稿与润色

如何把你的实验过程生动的用文字描述出来,如何给审稿人呈现一个具有创新性的故事。

而这些环节都有一套有效的方法论和套路,这些成熟的经验,都可以直接复用!

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随着机器学习热度的增加和其中“中国力量”的逐渐强大,在各大顶级会议上有越来越多的中国组织排名靠前,大有争夺头把交椅的势头。 比如,本次ICML,清华大学有 12 篇论文被收录;华裔作者的数量也令人惊讶,如佐治亚理工学院终身副教授、机器学习中心副主任宋乐署名的就有8篇论文。 而宋乐教授的另外一个身份,就是蚂蚁金服人工智能部研究员。 蚂蚁金服成为ICML 上“中国力量”的代表之一,为大会奉献了8篇论文。其中,六篇含金量十足的Oral Paper,成为议程上研讨会的主角,接受与会专家的热烈讨论。 这些论文几乎每篇署名作者都有世界级学术专家。比如人工智能教父,蚂蚁金服科学智囊团主席迈克尔·欧文·乔丹 (Michael I. Jordan),以及上面提到的佐治亚理工学院机器学习中心副主任,在蚂蚁金服人工智能部担任研究员的宋乐教授等。 不仅如此,蚂蚁金服还在本届大会上展示了多项核心技术和产品:基于强大的深度学习能力开发的定损宝、自研的图结构处理Graph Embedding 技术,以及基于图像处理和自然语言理解技术开发的智能客服等。特别是定损宝,将图像识别技术和车险领域首次结合,每年有望为中国保险公司节约数十亿元人民币成本,备受参与ICML 2018 的业界人士关注。 和顶级学术界人才深度合作,凸显蚂蚁金服在机器学习方面的能力,而将学术成就快速转化为商业级产品更是证明了蚂蚁金服的的决心——人才的吸引力和学术商用的两手并重,让首次参会的蚂蚁金服就成为了这场顶级学术会议上的耀眼新星。 本下载是第一篇论文——《Learning to Explain: An Information-Theoretic Perspective on Model Interpretation》
03-13
### CVPR 会议与最新研究 CVPR(计算机视觉与模式识别会议)作为计算机视觉领域最具影响力的学术会议之一,每年都会吸引全球顶尖研究机构和企业提交大量高质量论文[^1]。该会议不仅展示了最新的研究成果和技术进步,还促进了学术界和工业界的交流。 对于即将举行的 **CVPR 2024**,已经公布的部分接收论文名单显示了多个前沿主题的研究进展。其中一项值得关注的技术是 **3D 高斯散射 (3D Gaussian Splatting)**,这项技术可能在三维重建和渲染方面带来新的突破。 为了方便研究人员和爱好者获取这些最新成果,有资源汇总了 CVPR 2024 所有论文的题目与摘要,并提供了中文翻译版本,帮助大家更好地理解和跟踪计算机视觉与模式识别领域的最前沿研究[^2]。具体链接如下: - [CVPR 2024 论文合集](https://mbd.pub/o/bread/ZpeYmplt) 此外,在过去的会议上也出现了许多重要的工作,例如关于 Transformer 解释性的研究——《超越注意力可视化的 Transformer 可解释性》探讨了如何更深入理解 Transformer 模型的工作机制[^3]。 通过上述资源可以了解到当前计算机视觉领域的热点方向以及未来发展的趋势。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_cvpr_papers(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers = [] for item in soup.find_all('div', class_='paper-item'): title = item.find('h3').text.strip() abstract = item.find('p', class_='abstract').text.strip() papers.append({'title': title, 'abstract': abstract}) return papers[:5] url = "https://mbd.pub/o/bread/ZpeYmplt" papers = fetch_cvpr_papers(url) for paper in papers: print(f"Title: {paper['title']}\nAbstract: {paper['abstract']}\n---\n") ```
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