CVPR 2025 最佳论文候选出炉！AIGC、SLAM、3D 视觉齐飞！论文大合集整理，含代码！

最新推荐文章于 2025-11-16 22:47:27 发布
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#自动驾驶 #计算机视觉 #目标检测 #人工智能 #机器学习 #CVPR #深度学习

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CV方向的硕博士一定要看啊，作为计算机视觉领域的顶级盛会，CVPR堪称论文界的“奥斯卡”，每一篇被录用的论文都代表着行业前沿的方向，CVPR 2025收到了创新高的13008份论文，比CVPR 2024增加了12.8%，共录用了2878篇论文，接收率为22.1%。

目前 CVPR 2025 录用的全部论文已正式公开，研究者和爱好者们可以提前一睹为快，这些论文涵盖了从图像识别、目标检测、三维重建，到视觉语言模型、生成模型等前沿方向，内容丰富、干货满满。

📃1.Molmo and PixMo: Open Weights and Open Data for State-of-the-Art Vision-Language Models

📃2.Descriptor-In-Pixel : Point-Feature Tracking for Pixel Processor Arrays

📃3.The PanAf-FGBG Dataset: Understanding the Impact of Backgrounds in Wildlife Behaviour Recognition

📃4.FoundationStereo: Zero-Shot Stereo Matching

📃5.VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer

📃6.MegaSaM: Accurate, Fast, and Robust Structure and Motion from Casual Dynamic Videos

📃7.TacoDepth: Towards Efficient Radar-Camera Depth Estimation with One-stage Fusion

📃8.Navigation World Models

📃9.GlobustVP：Convex Relaxation for Robust Vanishing Point Estimation in Manhattan World

📃10.UniAP: Unifying Inter- and Intra-Layer Automatic Parallelism by Mixed Integer Quadratic Programming

【为了方便大家查阅与学习，主包已第一时间将2025论文下载整理，包含2025年论文综述、WACV、CVPR】

2025年CVPR可复现论文合集，含代码https://docs.qq.com/doc/DQ25HbWt6WmdOZEta?u=7f01826fa3f140bb8e36e875087997e8&nlc=1

 

今年CVPR依然是被genAI, 3D和多模态霸榜。相较于前两年，一个明显的trend是有更多工作做更可控、更符合视觉系统的架构。

 

此外，模型效率, 鲁棒性和embodiedAI也有更多的关注，Benchmark的文章多了很多，虽然是个好事，但很多组做这个是因为算力不足，质量参差不齐。下面具体总结一下

方向一：Diffusion Model 2.0

主要发展方向是高效、可控、多模态。

包括：

▪️3D和视频：长视频生成、一致性生成、3D场景生成。

▪️编辑：高精度编辑，语义编辑。

▪️对下游任务的数据增广

🔹相关论文：FlexiDiT，LinGen，StreamingT2V，Scene Splatter，Fine-Grained Erasure，AeroGen，GenDeg等

 

方向二：3DGS

NeRF虽然没凉，3DGS基本快成了3D视觉的新标配。

更高效、低算力需求、和很好的泛化性，全面接管了从novel view synthesis到城市级scene rendering等多个任务。

包括：

▪️高效可扩展，低渲染时间

▪️动态物体建模

▪️稀疏视角与镜面反射等问题

🔹相关论文：FlashGS, DashGaussian，AniGS, RigGS，DeSplat等

 

方向三：多模态和video agent

Video-grounded multimodal，做理解、生成和交互一体，VLM as the system。

包括：

▪️增强的推理与交互能力

▪️缓解幻觉

▪️Eval

🔹相关论文：InteractVLM，Insight-V，CoT-VLA，Antidote，Nullu，MLLM-as-a-Judge等

方向四：公平、可信AI，AI4science

更多的工作应用在了各行各业，生物、认知科学等。

虽然大厂都能通过data driven在这些任务上做得很好，还是有很多benchmark和用knowledge injection的工作也做得不错。比如NSD-Imagery， UniPhy，Science-T2I等。

 

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