[Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站

本文介绍了CVPR2019会议的概览,提供了录用论文的下载链接,并推荐了一个利用LDA主题模型进行论文可视化的网站,便于快速查找和筛选感兴趣的研究内容。该网站支持按主题排序、显示摘要、关键词和PDF预览,为研究人员提供了方便。

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简介

CVPR 是 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 的缩写,即 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由 IEEE 举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。

它是 IEEE 一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是 ICCV 和 ECCV ),本会议每年都会有固定的研讨主题,而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。

CVPR 2019 总共有超过 5100 篇投稿,其中共有 1300 篇被接收,达到了接近 25.2% 的接收率。

CVPR 2019 录用论文已经放出来,可以在官网查看:

http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py

如下所示:

关注我的公众号–算法猿的成长,后台回复“CVPR2019”,获取全部论文的网盘链接。

另外,在 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68679900 这篇文章下方看到有分享一个直接爬取官网下载论文的代码:

### CVPR 2024 论文代码与资源 CVPRComputer Vision and Pattern Recognition)作为计算机视觉领域的重要会议,其每年发布的论文通常会伴随相应的开源实现。对于CVPR 2024的相关论文及其对应的GitHub仓库,可以采取以下方法来查找: #### 方法一:官方链接 CVPR官网通常会在会议结束后提供一个专门的页面用于汇总所有被接收论文以及它们的代码链接。可以通过访问CVPR 2024官方网站并导航至“Accepted Papers”部分获取更多信息[^1]。 #### 方法二:社区整理 许多研究者和开发者会对每届CVPR中的重要工作进行总结,并将其发布到个人博客或者GitHub上。例如,《Big Data Resources》这类集合了大量机器学习、数据挖掘等领域资料的仓库可能也会收录CVPR 2024的内容[^3]。 #### 方法三:特定主题搜索 如果关注的是某些具体方向的研究成果,则可以直接利用关键词加上限定条件来进行检索。“Mask RCNN”的源码库就是一个很好的例子,它专注于实例分割任务,在类似的细分领域内寻找可能会更加高效[^2]。 #### 示例脚本 - 自动化爬取工具 下面给出一段简单的Python程序用来自动化查询指定年份下的cvpr文章关联git地址: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_cvpr_papers(year=2024): url = f"http://openaccess.thecvf.com/CVPR{year}.py" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') paper_links = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if "/content_CVPR_" + str(year) in href: title = link.string.strip() pdf_link = "http://openaccess.thecvf.com/" + href.replace(".html", ".pdf") github_search_url = f"https://github.com/search?q={title}+repo%3A*&type=repositories" paper_links.append((title, pdf_link, github_search_url)) return paper_links papers = fetch_cvpr_papers(2024)[:5] for idx,(t,p,g)in enumerate(papers,start=1): print(f"{idx}. Title:{t}\n Paper Link:{p}\n Github Search URL:{g}") ``` 此段代码通过解析OpenAccess平台上的HTML文档提取出了前几篇论文的名字连同他们的PDF下载路径还有基于这些名字构建出来的针对Github搜索引擎入口网址列表。
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