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導讀

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CVPR2022 放榜啦，接收論文數量相比去年上升了24%，你的論文中了嗎？

就在剛剛，計算機視覺三大頂會之一CVPR2022接收結果已經公布，一共有2067篇論文被接收。

目前所給出的接收論文編號鏈接為：

https://drive.google.com/file/d/15JFhfPboKdUcIH9LdbCMUFmGq_JhaxhC/view

近年來，CVPR的論文投稿量持續增加，從CVPR2019的5160篇有效投稿增長到CVPR2020年6656篇，再到CVPR2021的7500篇。雖然今年的有效投稿量數據還沒有放出，但是我們可以從中稿數量大致逆推出今年的投稿量肯定也是有明顯增長，畢竟去年接受論文數量為1663篇，而今年有2067篇，上升了24%。

結果出爐后，中了論文的同學們在知乎、推特等社交媒體“還愿”，同時，還有部分作者在展示了自己被接收的工作。

問題鏈接：https://www.zhihu.com/question/519162597

而在等待CVPRR2022為我們帶來的新技術之時，我們可以對去年的CVPR2021進行簡要的回顧。

2021 年 CVPR 共計接收了 1667 篇論文，官方統計了各個研究方向論文的Oral數量和Poster數量，從中可以看出計算機視覺學術研究發展的一些趨勢。其中，三維視覺以 203 篇成為 CVPR2021 最熱門方向，其次為計算攝影學（147篇）、圖像視頻生成（142篇）、表征學習（133篇）、場景分析與理解（112篇）。

那么今年的熱門方向將會有哪些？大家可以預測一波~

此外，雖然目前還只能看到官方公布的接收論文ID，但經過小編的努力，我們也收集了2篇最新的CVPR2022接收論文，列表如下，大家可以先去學習一番。

1. IFOR: Iterative Flow Minimization for Robotic Object Rearrangement

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2202.00732

項目主頁：https://imankgoyal.github.io/ifor.html

機構：英偉達、普林斯頓大學

論文簡介：對于非結構化環境中的各種現實世界機器人應用來說，從視覺中準確地重新排列對象是一個關鍵問題。本文提出了一種端到端的方法 IFOR，用于在給定原始和最終場景的 RGBD 圖像的情況下解決未知對象的對象重新排列的挑戰性問題。首先學習了一個光流模型，以純粹從合成數據中估計對象的相對變換。然后在迭代最小化算法中使用此流程，以實現對以前看不見的對象的準確定位。本文方法適用于雜亂的場景和現實世界，同時僅在合成數據上進行訓練。

2. Unsupervised Activity Segmentation by Joint Representation Learning and Online Clustering

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2105.13353

論文簡介：提出了一種新的無監督活動分割方法，它使用視頻幀聚類作為前置任務，同時執行表示學習和在線聚類。這與通常按順序執行表示學習和聚類的先前工作形成對比。作者通過采用時間最優傳輸來利用視頻中的時間信息，將保留活動時間順序的時間正則化項合并到用于計算偽標簽集群分配的標準最優傳輸模塊中。時間最優傳輸模塊使得本文方法能夠學習無監督活動分割的有效表示。此外，與之前需要在離線聚類之前存儲整個數據集的學習特征的方法相比，本文方法可以通過在線方式一次處理一個小批量。

由于每年的 CVPR 全部論文以及相關細節公布都需要等到六月會議正式召開，因此，在這之前，為了讓大家更快地獲取和學習到計算機視覺前沿技術，極市會進 CVPR 相關的論文資源整理，包括最新CVPR論文解讀、代碼、技術直播、分方向盤點等，這些整理基本每天都會針對當天新增的論文進行更新。

此前我們便對CVPR2017～CVPR2021的論文進行了整理，所以信息都匯總在Github上，目前已經收獲了8.3K star。在今年，我們也會對 CVPR2022 進行實時跟進。

歷屆CVPR技術資源匯總

CVPR2022論文分類匯總（部分節選，共30+類別）

Github項目地址（點擊閱讀原文即可跳轉）：

https://github.com/extreme-assistant/CVPR2022-Paper-Code-Interpretation

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的CVPR 2022 接收结果出炉！录用 2067 篇，接收数量上升24%（附最新论文下载）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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