ICCV/CVPR/ECCV发论文的难度，相当于顶级SCI期刊和目前国内评价学术水平是以在学术期刊发表SCI论文的情况不一样，大家要注意：在计算机视觉方向，会议论文>期刊论文（在重要程度上来说）原因是：机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、人工智能等等前沿领域发展十分迅速，如果把论文投到期刊发表，等过几个月甚至一两年后刊出，研究内容就不再新颖。而顶级会议能够及时反映最新、最热门的研究方向和方法。一.ICCV（国际计算机视觉大会）ICCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，被澳大利亚ICT学

9月23日晚，杭州亚运会开幕式点燃主火炬的环节，上亿线上数字火炬手的「小火苗」汇聚在钱塘江上形成一个数字人形象。随后，数字人火炬手和现场的第六棒火炬手走到火炬台前，共同点燃了主火炬。作为开幕式的核心创意，数实互联的火炬点燃形式冲上了热搜，引发了人们的重点关注。上亿人参与的数字人点火是一个前所未有的创举，涉及了大量先进且复杂的技术，其中最重要的莫过于如何让数字人「动起来」。不难看出，在生成式AI与大模型迅速发展，数字人研究也出现了更多新变化。在10月初即将举行的全球计算机视觉顶会ICCV2023上，我们关注到一篇生成3D数字人运动研究被大会收录。相关论文题为《HierarchicalGenera

ICCV2023|MPI-Flow：从单视角构建的多平面图像中学习光流引言：主要贡献：Motivation：算法细节：OpticalFlowDataGenerationIndependentObjectMotionsDepth-AwareInpainting实验结果：来源：ICCV2023作者：YingpingLiang等机构：北京理工大学论文题目：MPI-Flow:LearningRealisticOpticalFlowwithMultiplaneImages论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.06714开源代码：https://github.com/Sharpi

自然可控的人与场景交互（HumanSceneInteraction,HSI）生成在虚拟现实/增强现实（VR/AR）内容创作和以人为中心的人工智能等多个领域发挥着重要作用。然而，现有方法的可控能力有限、交互种类有限、生成结果不自然，严重限制了其在现实中的应用场景。针对这一问题，天津大学团队联合清华大学在ICCV2023的工作中提出Narrator，将重点放在一项具有挑战性的任务上，即从文本描述中自然可控地生成逼真且多样的人与场景交互。图片项目主页：http://cic.tju.edu.cn/faculty/likun/projects/Narrator代码：https://github.com/

paper：GCNet:Non-localNetworksMeetSqueeze-ExcitationNetworksandBeyondofficialimplementaion：https://github.com/xvjiarui/GCNetThirdpartyimplementation：https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/cnn/bricks/context_block.py存在的问题通过捕获long-rangedependency提取全局信息，对各种视觉任务都是很有帮助的。Non-localNetwork（介绍见ht

​论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.08209项目主页：https://a-suozhang.xyz/ada3d.github.io/01.背景与动因3D检测(3DDetection)任务是自动驾驶任务中的重要任务。由于自动驾驶任务的安全性至关重要(safety-critic)，对感知算法的延迟与准确性都有很高的要求，然而，由于车载计算平台一般硬件资源受限（由于价格和能耗的限制，典型平台为边缘嵌入式计算平台，相较于常用的消费级GPU，计算与显存资源都更为受限制）。为实现上述需求，感知模型的效率存在提升的需求。基于稀疏体素(SparseVoxel)的3D检测方法因为

 💡💡💡本文独家原创改进：轻量级ViT的高效架构选择，逐步增强标准轻量级CNN（特别是MobileNetV3）的移动友好性。最终产生了一个新的纯轻量级CNN系列，即RepViTRepViTBlock即插即用，助力检测| 亲测在多个数据集能够实现涨点，并实现轻量化💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！专栏介绍：https:/

受益于预训练的大型语言模型和图像扩散模型（SatbleDiffusion等）的可用性，自动化三维内容生成近期取得了快速进展。现有的文本到三维模型的生成方法通常使用NeRF等隐式表达，通过体积渲染将几何和外观耦合在一起，但在恢复更精细的几何结构和实现逼真渲染方面存在不足，所以在生成高质量三维资产方面效果较差。在这项研究中，华南理工大学提出了一种用于高质量文本到三维内容创建的新方法Fantasia3D，关键之处在于对几何和外观进行解耦的建模和学习。图片项目地址：https://fantasia3d.github.io/对于几何学习，Fantasia3D依赖于显隐式结合的表达，并提出将渲染的表面法线

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信交流群2023年7 月14 日13:03，ICCV 2023顶会论文接收结果出炉！这次直接放出论文AcceptedPaperIDList。这也意味着：TheICCV2023socialmediabanisover.根据 IDList可知ICCV2023一共 收录2160篇（List中最大的ID是12782，但目前并不清楚所有ID数量，以及有效投稿数量）。有网友统计了IDList中ID分布的直方图，其中有两个大段空白跨越：32直接跳至1029，以及7588直接调至8592。ICCV2023会议将于 

计算机视觉领域世界三大顶级会议分别为CVPR、ICCV和ECCV。CVPRCVPR，英文全称IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，中文全称是国际计算机视觉与模式识别会议。这个会议是由IEEE主办的一年一度的全球学术性顶级会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术，每年CVPR都会有一个固定的研讨主题。会议一般在每年六月举行，大部分情况下会议都在美国西部地区举办，也会在美国中部和东部地区之间循环举办。近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。cvpr一年一届，其收录率仅有25%不到，并且还是与全球各地学术