CVPR 2025现场直击

最新推荐文章于 2025-12-03 22:42:02 发布
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#计算机视觉

会议之眼 快讯

CVPR 2025于2025年6月11日在美国田纳西州纳什维尔的Music City Center举行。 作为计算机视觉领域的顶级会议之一，CVPR吸引了来自世界各地的研究人员、学者和行业专家，共同探讨和分享最新的研究成果和技术进展。

大会亮点

今年的CVPR大会亮点纷呈，包括多场主题演讲、技术演示、论文报告和海报展示。会议期间，与会者不仅能够了解到最新的研究成果，还能与同行进行深入交流，探讨未来的研究方向。

奖项与荣誉

今年的CVPR大会颁发了多个奖项，以表彰在计算机视觉领域做出杰出贡献的研究人员。其中，"ConceptAttention: Diffusion Transformers Learn Highly Interpretable Features"获得了Second Workshop on Visual Concepts最佳论文奖，该研究由Alec Helbling等人完成，探讨了扩散变换器在特征学习中的应用。

特别演讲与活动

会议期间，知名专家William T. Freeman发表了题为"After Diffusion Models"的演讲，探讨了扩散模型在计算机视觉中的应用和未来发展。此外，大会还安排了多场技术演示和应用专题活动，为与会者提供了丰富的学习和交流机会。

结语

CVPR 2025的精彩才刚刚开始，未来几天还将有更多前沿研究和创新应用陆续呈现。请持续关注会议之眼，为大家带来更多现场资讯和深度报道。让我们一起见证计算机视觉技术的未来，探索智能世界的无限可能！

会议之眼
关注
cvpr2025 best paper 笔记
weixin_45216013的博客
09-05 934
作者：Jianyuan Wang等单位：哈佛 meta ai链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/papers/Wang_VGGT_Visual_Geometry_Grounded_Transformer_CVPR_2025_paper.pdf笔记：本人非3d方向，个人理解这篇文章提出的vggt证明了基础的transformer的能力是足够的，因此在数据驱动下是可以完成包括3d重建、深度图估计、新视角合成等多种3d任务的。
CVPR 2025｜新一代自适应卷积，精准捕捉多尺度信息，全面提升深度视觉表现
ym1593572486的博客
08-23 978
作者首先提出StatA，通过实时收集输入数据的统计特征，指导模型参数的微调，使视觉-语言模型在测试阶段能够针对实际分布自适应优化；整个过程采用无监督策略，仅依赖自然输入，无需额外标签，最大程度保留了模型原有的零样本泛化能力；最终，通过轻量级的参数调整和高效计算，StatA在多领域视觉-语言任务中均展现出显著性能提升和稳定表现。
CVPR 2025震撼现场：三篇论文教会AI在遮挡中“开天眼”
Tulingjin的博客
08-20 541
【CVPR三篇突破性论文解决目标追踪难题】UMotion、MotionTrack和OC-SORT三篇CVPR论文针对复杂场景中的目标追踪提出了创新方案。UMotion融合惯性单元与超宽带传感，通过不确定性驱动框架解决遮挡问题；MotionTrack采用Transformer架构实现激光雷达与视觉的多模态融合；OC-SORT则通过观察中心机制改进卡尔曼滤波，应对非线性运动。这些方法在自动驾驶、人机交互等领域展现出显著优势，为动态感知开辟了新路径。关注公众号获取更多科研资讯。
直击CVPR现场：中国玩家展商面前人从众，腾讯40+篇接收论文亮眼
量子位
06-17 111
CVPR虽然落幕了，腾讯今年还提供大量的线下接触的机会，不仅推出全新升级的校企课题合作模式，让同学们在校期间提前感受研究与落地的技术碰撞，还参加国内外学术顶尖会议，并举办多城市丰富的青云线下活动，为大家提供见面交流的机会，大家也可以继续关注官号发布。这庞大的数据量、应用场景，带来了巨大资源支持，资源代表了投入耐性，这些年一闪而过的技术公司很多，能活下来的都是能落地的。技术的终极意义是服务于人，只有有应用场景才能彰显技术的价值，保证企业拥有数据和资源，持续反哺技术研究，探索技术的上限。
51c大模型~合集128
whaosoft~aiotの开发板商城
05-16 1万+
例如，一系列（公认）无法在多项式时间内解决却可在多项式空间内解决的 NP-Complete（如旅行商等等），对于使用有限精度 Transformer 的 CoT 而言至少需要超越多项式（例如 exp (n)）规模的上下文长度，在真实应用中由于内存的限制完全不可行；纵观计算机科学的发展历史，这一「随时清理」的理念早已渗透到几乎所有计算模型之中：从最早的图灵机模型中，已读写的磁带符号可以被覆盖或重写，直到现在高级编程语言中，垃圾回收机制会自动清理不再可达的内存单元。随着问题规模增加，两者之间的差距愈发明显。
51c大模型~合集127
whaosoft~aiotの开发板商城
05-12 2448
在实际使用场景中，可能需要传输的数据量本身就不大，只是会偶发出现一些【大数据】传输的情况，因此我们没必要预留更大的shm空间，来应对这些只是偶发情况，这样会造成内存的浪费。（3）对于小数据(<=10MB)，vllm使用rpc_broadcast_mq和worker_response_mq来做数据传输，这两个队列的本质是ShmRingBuffer(环形共享缓存)，其中Shm即我们熟知的shared_memory，而ring是使用环形的方式往shm中读写数据（看不懂也没关系，我们马上来说细节）。
大厂顶会时代
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
08-13 885
如果你时常陷入选题迷茫、框架混乱、论证无力的困境，迟迟无法产出满意的论文，不妨考虑寻求专业助力，可以找一个校外大牛导师-追梦AI！导师团队汇聚全球QS前100高校学术精英，涵盖英国牛津大学、美国加州大学、约翰・霍普金斯大学、清华大学、北京大学、复旦大学等世界一流学府，近年来个人论文产出量在10篇以上。无论你目标是CCF-A/B/C、SCI1-4区，还是EI会议，这些 “大牛导师” 都从选题、调研、idea验证、代码、实验、润色、投稿、直至中稿一站式科研服务。科研辅导机构那么多，为什么一定要选择追梦AI?
【Reading Notes】（7）Favorite Articles from 2024
bryant_meng
01-17 6571
我可以毫不犹豫地告诉你们，你们所做的每一个决定、每一项努力、每一次招聘、取得的每一个成就，以及你们所塑造的公司文化，都将在接下来的30天内决定公司的命运——是充满活力、持续成功，还是走向破产。这种需要，具体而言，就是客户在模型上的选择，毕竟“没有一个模型可以一统天下”，每个模型都有自己所擅长的领域。这次，OpenAI着重介绍了Sora的几项功能：Remix（重混）、Re-cut（重新剪辑）、Storyboard（故事板）、Loop（循环）、Blend（混合）以及Style presets（风格预设）。
51c大模型~合集132
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05-28 3099
团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，此外，团队还构造了一些负样本来帮助模型识别没有在训练中出现过的开头词，即对于没有在 D_1 中出现过的开头词 w’, 团队构造一条相应的拒绝回复 R (w’)，表明没有见过相应的训练数据，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。该打分公式的主要思想是，模型拒绝回复的可能性越低，或者模型一直重复某个特定的输出，都表明该开头词更有可能是真实在训练数据中出现的开头词。
51c大模型~合集130
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05-24 3万+
在后 R1 时代，随着 Search-R1、ReSearch、Deep Researcher 等工作的出现，基于 RL 的智能体自主知识获取工作展现了巨大的前景，KnowSelf 还只是在这个时代之前的初步产物，相信随着技术的发展，基于 RL 的智能体自我认知能迸发更大的活力。与知识增强型基线方法相比，KnowSelf 仅用少量知识，就超越了所有的 100% 知识增强基线方法，充分证明了并非知识越多越好，精准的知识引入机制才是关键。这表明，在许多情况下，智能体并非不能做出正确决策，而是受限于规划模式。
51c视觉~合集47
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03-07 844
门控循环单元 ( GRU ) 网络是一种循环神经网络，旨在高效处理顺序数据。与 LSTM 不同，GRU 的架构更简单，消除了存储单元，只使用两个门（更新和重置）。这使它们更快、更轻量，非常适合我们的情况，因为我们需要实时处理动作而不影响性能。此外，对于跌倒检测等短序列，GRU 的表现通常与 LSTM 一样好，提供了更高效的解决方案而不牺牲准确性。为了使用 GRU 识别动作，我们将每个动作表示为一系列单独的姿势 - 我们的基本单位。每个姿势都由与身体关节相对应的关键点列表组成。
CVPR 2025风向标：计算机视觉三大核心趋势解读
Gupao123的博客
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如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
CVPR 2025前沿速递：自适应卷积+遥感pansharpening，直接拿下CVPR
ym1593572486的博客
08-20 741
文章首先从频谱分析的角度出发，提出了自适应扩张率策略，使每个像素点的扩张率能够根据其局部频率特性进行动态调整。接着，通过自适应核模块对卷积核权重进行分解和动态调整，增强了对高频信息的响应。最后，频率选择模块通过对输入特征的频率成分进行空间变化的重加权，优化了特征表示，使得模型能够学习到更大的扩张率，显著提升了扩张卷积在语义分割等任务中的性能
【论文阅读|CVPR2025|Cheb-GR】
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06-29 1737
原文地址：会议：CVPR 2025现有的Re-ID 方法依赖于计算昂贵的k-nearest搜索来识别相似的图像，这限制了它们的实际适用性，特别是对于大规模数据集。因此，作者提出了Cheb-GR，避免了寻找k-nearest的需要，大大降低了计算成本。
BEVDet：鸟瞰图视角下的高性能多相机 3D 目标检测
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12-03 626
本文是对论文《BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View》的深度解读。在自动驾驶感知领域，3D 目标检测需兼顾精度与效率，且需统一 3D 检测与 BEV 语义分割范式，这是关键挑战。PhiGent Robotics 团队提出的 BEVDet 范式，以 BEV 视角实现多相机 3D 检测，通过模块化设计复用组件，优化双空间数据增强与 Scale-NMS 策略，在 nuScenes 数据集上表现优异，为自动
农田植被目标检测数据标注与模型训练总结1
2503_92128136的博客
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为确保标注质量与模型泛化能力，数据筛选遵循以下原则：优先选择彩色图像进行标注（黑白图像暂不纳入首期标注范围），剔除完全重复或画面模糊、目标不清晰的图像，最终筛选出 100-200 张有效图像作为首期标注数据集，满足模型初期训练的数据需求。标注过程中，需准确框选目标区域，保证标注边界与实际目标轮廓贴合，避免漏标、误标或重复标注，确保标注数据的准确性与有效性，为模型训练提供高质量的监督信号。本项目通过无人机农田图像标注与 YOLOv5 模型训练，实现了农田与植被的自动化分类识别，为精准农业提供了核心技术支撑。
【目标检测】基于卷积神经网络的轨道部件（扣件、轨枕、钢轨）缺陷检测算法研究
Hai_Lang_IT的博客
12-03 412
基于卷积神经网络的轨道部件（扣件、轨枕、钢轨）缺陷检测算法，解决了轨道部件缺陷检测中的区域定位、微小缺陷识别和多类别缺陷分类问题，实现了高精度、高实时性的轨道部件缺陷检测功能。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，本合集都能为您提供丰
数字图像处理总结 Day 3 —— 图像增强与运算
2401_87687835的博客
12-03 584
4-邻域（N₄(p)）：像素 p 的上、下、左、右4个像素。对角邻域（N_D(p)）：像素 p 的4个对角像素。8-邻域（N₈(p)），即周围的8个像素。如下图所示：若两个像素在空间上相邻，那么它们按照对应的规则可以达成邻接。4-邻接：基于4-邻域的邻接。8-邻接：基于8-邻域的邻接。m-邻接（混合邻接）：为了解决8-邻接可能引起的歧义（如对角连接穿过缝隙）而定义。如果 q 在 p 的4-邻域内，或者 q 在 p 的对角邻域内且两者的4-邻域没有交集，则 p 和 q 是 m-邻接的。
AI学习笔记整理（26）—— 计算机视觉之目标追踪‌
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斯丝2011的博客
12-03 383
相关滤波模型：属于判别式模型，相关滤波之前，所有的跟踪都是在时域上进行，涉及复杂的矩阵求逆计算，速度慢。它通过一组带权重的粒子来表示目标状态的概率分布，并根据观测数据更新粒子的权重和位置，从而实现对目标的跟踪。相关滤波（Correlation Filter）算法‌：相关滤波算法通过训练一个滤波器，使得滤波器与目标模板的响应最大，从而实现对目标的跟踪。在序列的初始帧中，目标的位置和特征需要被明确。目标遮挡、目标消失、运动模糊、目标和环境的剧烈变化、目标的高速运动、相机的抖动、光照变化、背景杂波、低分辨率等。
cvpr2025
06-14
### CVPR 2025 会议信息 CVPR 2025 将于明年6月10日至17日在美国田纳西州举办[^1]。根据官网更新，论文提交的截止日期为2024年11月14日，而审稿结果的通知时间为2025年1月23日[^1]。这意味着投稿者已经进入了不足百天的倒计时阶段。 从上届接收方向来看，视觉大模型迅速崛起，尤其是基于SAM（Segment Anything Model）优化的研究成果，如最佳论文候选MemSAM和满分工作EfficientSAM等，分割一切通用基础模型正在成为CVPR 2025极具竞争力的热门方向。 此外，值得注意的是，虽然CVPR 2025专注于计算机视觉领域的前沿研究，但类似的会议如ICAISM 2025也提供了稳定的EI检索和出版机会，这可能对那些希望扩展投稿范围的研究者有帮助[^2]。 ```python # 示例代码：一个简单的Python脚本用于提醒CVPR 2025的关键日期 import datetime def cvpr_2025_reminder(): submission_deadline = datetime.date(2024, 11, 14) review_notification = datetime.date(2025, 1, 23) conference_start = datetime.date(2025, 6, 10) conference_end = datetime.date(2025, 6, 17) today = datetime.date.today() if today <= submission_deadline: print(f"CVPR 2025 论文提交截止日期为: {submission_deadline}") elif today <= review_notification: print(f"CVPR 2025 审稿结果通知日期为: {review_notification}") elif today <= conference_start: print(f"CVPR 2025 会议开始日期为: {conference_start}") else: print(f"CVPR 2025 会议结束日期为: {conference_end}") cvpr_2025_reminder() ```
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