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随着AI语言模型的迅猛发展,今年的计算机视觉与模式识别大会(CVPR)似乎经历了一场变革的浪潮。

随着AI语言模型的迅猛发展,今年的计算机视觉与模式识别大会(CVPR)似乎经历了一场变革的浪潮。

原创 新闻资讯

于 2024-06-19 13:29:05 发布

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备受瞩目的国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)2024即将于6月17日至21日在美国西雅图盛大召开。作为计算机视觉乃至人工智能领域最具权威和影响力的学术盛会,CVPR的论文评选结果历来受到全球学术界的广泛关注,对推动行业创新具有不可估量的影响。


然而,今年的CVPR却引发了业界的一丝涟漪,原因是计算机视觉领域的杰出研究者何恺明的缺席。何恺明以其提出的ResNet架构在计算机视觉领域享有盛誉,该架构已成为该领域的流行基石,其相关论文的引用次数更是高达20万次之多。何恺明本人也多次荣膺CVPR最佳论文奖,其学术成就和影响力可见一斑。


在仔细检索CVPR 2024的接受论文列表后,我们遗憾地发现,确实没有何恺明参与的论文入选。这也是自2009年以来,何恺明首次未能出现在CVPR的接受论文列表中。


据悉,今年CVPR拒绝了何恺明参与的三篇论文,其中不乏备受期待的高质量研究。尽管何恺明在今年的CVPR提交期限内并未公开以第一作者身份参与的重要论文,但他与其他学生或业界同行合作的一些论文也未能进入CVPR的视野。这一消息无疑在学术界引起了广泛的关注和讨论。


《Return of Unconditional Generation: A Self-supervised Representation Generation Method》一文创新性地提出了表示条件生成(RCG)框架,这一框架致力于解决无条件生成问题,即不依赖人工标注标签,直接对数据分布进行建模。另一篇论文《Deconstructing Denoising Diffusion Models for Self-Supervised Learning》则对扩散模型进行了深入剖析,进而提出一个简化的新架构l-DAE。该架构通过结合低维潜在空间与噪声,显著提升了模型在自监督表示学习方面的能力。值得注意的是,前者由何恺明在MIT的博士生黎天鸿担任第一作者,而后者则有纽约大学计算机科学助理教授、DiT的作者谢赛宁参与合著。


在浏览CVPR的论文列表时,我们发现了一个有趣的现象:黎天鸿和谢赛宁参与的其他多篇论文也成功入选了今年的CVPR。


何恺明并非以论文高产而闻名,但他今年的缺席无疑让人感受到了CVPR的一些新变化。从受关注程度和论文类型来看,今年的CVPR似乎正处在一个重要的转折点。


此外,今年CVPR的规模达到了前所未有的高度。据统计,2024年CVPR共收到了11532篇论文投稿,相较于去年增长了25%。最终,有2719篇论文被接受,录取率保持在23.6%。这一投稿数量的显著增加,反映了计算机视觉研究领域日益增长的研究兴趣和活跃度。

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今年的CVPR论文撰写中,作者人数呈现出显著的增长趋势。据统计,超过10000位作者参与了被接受论文的撰写工作,相较于去年的8457人有了明显的提升。值得一提的是,今年仅有三分之一的作者在2023年的CVPR中已有论文被接受,这一数据凸显了计算机视觉领域大量新鲜血液和新兴研究力量的加入,预示着该领域持续且旺盛的发展活力。


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在今年的CVPR大会上,合作依然是其核心动力。学术界以其深厚的理论基础和前瞻性的研究,贡献了高达39.4%的论文。与此同时,产业界与学术界的紧密合作也不容忽视,共同贡献了27.6%的论文,彰显了产学研深度融合的趋势。


在众多产业贡献方中,谷歌以其卓越的技术实力和创新能力,独占鳌头,共提交了52篇论文。紧随其后的是腾讯和Meta,两者也均表现出色,各自贡献了35篇论文,充分展现了这些科技巨头在计算机视觉领域的深厚积累和领先地位。


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在CVPR这类顶级学术会议中,尽管产业界的影响力不容忽视,但大学仍然是推动研究活动的主要力量。顶尖大学在论文发表方面表现尤为突出,每年平均被接受的论文数量超过30篇。根据最新的统计数据,今年清华大学以其卓越的研究成果拔得头筹,共有88篇研究论文被CVPR接受。紧随其后的是浙江大学,贡献了63篇论文,上海交通大学则以57篇论文紧随其后,展现出这些国内一流学府在计算机视觉领域的强大研究实力。


从地理分布来看,美国和中国是CVPR论文的主要贡献者,两者合计占据了近70%的论文比例。这体现了两个国家在计算机视觉领域的深厚底蕴和持续投入。同时,德国、韩国、英国和新加坡等国家也贡献了众多高质量论文,显示了全球范围内计算机视觉研究的广泛性和多样性。


具体到论文主题方面,乔治亚理工学院计算机学院对CVPR 2024的录用数据进行了深入统计分析。结果显示,图像和视频合成与生成是当前最热门的研究领域之一,其论文数量在整体中占据显著地位。此外,随着人工智能技术的不断发展,语言与视觉的结合研究也逐渐受到重视,相关论文数量较往年增加了两倍,显示了这一交叉领域的广阔前景和巨大潜力。整体来看,CVPR 2024的论文主题涵盖了36个领域,充分展示了计算机视觉研究的广泛性和深度。


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在当今大模型时代,CVPR 2024盛会不仅揭示了计算机视觉领域的崭新面貌,更引领着行业的新趋势。图像和视频合成与生成成为本次大会最炙手可热的研究焦点,共计有329篇论文围绕这一主题展开探讨。紧随其后的是三维视觉和人体行为识别,分别以276篇和202篇论文展示了这两个领域的蓬勃发展。视觉、语言与语言推理等交叉领域的论文数量显著上升,凸显了学界对多模态信息融合与高层次语义理解的深度关注。此外,底层视觉、识别任务、机器人与AI等领域的研究也取得了长足的进步。


值得一提的是,数据AI模型研发商LatticeFlow对论文标题的深入分析揭示了另一个引人瞩目的现象:大语言模型的热潮正在向CVPR蔓延。结合语言和视觉的研究论文数量呈现翻倍增长,例如《OneLLM: One Framework to Align All Modalities with Language》、《Language Models as Black-Box Optimizers for Vision-Language Models》、《Inversion-Free Image Editing with Language-Guided Diffusion Models》、《Towards Better Vision-Inspired Vision-Language Models》以及《A Vision Check-up for Language Models》等,这些研究不仅展示了语言与视觉结合的巨大潜力,也预示着多模态研究的新方向。


同样,用于生成视觉应用的扩散模型也呈现出三倍以上的增长,这与行业的整体发展趋势不谋而合。如今,我们正迈向一个能够理解和生成视觉、语言甚至音频的大型多模态模型的新时代。CVPR 2024无疑为我们揭示了这一未来的蓝图,并为我们指明了前进的方向。


CVPR Award角逐激烈,中国高校占据五分之一席位


在CVPR(计算机视觉与模式识别会议)的最新动态中,一场关于最佳论文的激烈角逐正在上演。根据官方公布的最新信息,324篇(占比11.9%)论文因其卓越的质量和潜在的重大影响被审计委员会特别标注为highlights。而在这些优秀作品中,90篇(占比3.3%)更是脱颖而出,被选为oral talks(优秀论文),它们将在会议上获得特别的口头报告机会。


尤为值得一提的是,这90篇oral talks中的24篇将直接参与本届CVPR最佳论文的评选。在这场激烈的竞争中,中国高校展现了强大的科研实力,占据了五分之一的席位,充分展现了国内计算机视觉领域的蓬勃发展态势。


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CVPR 2024最佳论文候选:横跨多个前沿领域的杰出研究


在CVPR 2024这一视觉领域的盛会中,最佳论文候选名单已经揭晓,涵盖了视觉与图形、单视图3D重建、视觉语言推理等多个前沿研究领域。这些论文不仅展示了计算机视觉技术的广泛应用,也体现了科研人员在各个细分领域的深入探索和创新。


其中,除了备受瞩目的Transformer和分割模型等研究方向外,扩散模型方向也有两篇杰出论文入围。一篇来自苏黎世联邦理工学院,该论文对扩散模型进行了巧妙的魔改和微调,实现了显著的性能提升;另一篇则来自英伟达,该论文针对扩散模型的性能优化进行了深入研究,提出了有效的解决方案。


以下是24篇入围论文的主题、标题及摘要概览。这些论文在各自的领域均取得了显著的成果,展现了计算机视觉领域的最新研究动态和趋势。究竟谁能摘得最终桂冠,让我们拭目以待。

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