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CVPR 计算机视觉与模式识别会议 顶会专区

CVPR (计算机视觉与模式识别会议)是计算机视觉领域公认的顶级会议,我们聚焦其中的图像理解、三维重建、生成模型与底层视觉等核心议题。在这里,我们以精简、客观的方式梳理论文脉络,为视觉领域的研究者与从业者提供一份可靠的技术索引。

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2026.06.10
会议时间
待定
会议地点
-
投稿文章数量
-
收录率
146
专区文章总数
会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-27
CVPR 2026 的底层逻辑:从“看见”到“理解物理世界”
来源:公众号“什么是人工智能” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/b1hLVqT9LJI2tRznuQ1L1Q 根据 CVPR 2026 官方公布的数字: 16,092 篇有效投稿,4,090 篇录用论文,录用率 25.42%。 数据的背后,计算机视觉正在经历一次深刻的转变:从识别与生成,转向理解物理规律、支持多步推理、适应开放世界。 本篇以 3D 视...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-27
CVPR 2026 | 让3DGS看见内部结构,中关村学院GaussianPile实现切片式容积影像快速重建
来源:公众号“机器之心” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/K8Hnh3bp\-mnzJRDZvbaShw 近年来,3D Gaussian Splatting(3DGS)在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场,它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景,既能保留连续空间结构,又能实现高速渲染。 但在医学和科学成像中,...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-27
CVPR 2026创新:AI交警来了!1.6万视频训练,责任判定秒杀人类专家
两辆车撞了,谁的责任? 以前AI只能告诉你"发生了追尾事故",但不知道谁该赔钱。现在CVPR 2026的一篇论文直接把这个难题解决了——AITP(人工智能交警)不仅能看懂事故视频,还能像交警一样一步步推理,最后给出责任判定,准确率直接干翻人类专家! 这篇论文的核心突破:第一次把交通法规知识塞进多模态大模型,让AI不仅能"看"事故,还能"懂法"、会推理。 论文:AITP: Traffic...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-27
CVPR 2026|面向数据高效与泛化的概率式视觉语言医学图像分割框架MedCLIPSeg
来源:公众号“人工智能怎么学” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/8T1LqLJYPqyUWsNF8aBD1w 本文介绍了CVPR 2026的论文《MedCLIPSeg: Probabilistic Vision-Language Adaptation for Data-Efficient and Generalizable Medical Image...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-26
CVPR 2026放榜情况速了解!超16000篇投稿,3/4被拒
来源:公众号“新智元” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/c1-_wQSRKYNkq2z3SR4FSg 计算机视觉领域一年一度最重要的「开奖」时刻到了。 就在2月21日,CVPR 2026向全球投稿者发出了录用通知邮件。 官方解释道,目前结果仅通过邮件发送,系统尚未开放查询 在进入审稿流程的16092篇论文中,程序委员会最终推荐录用4090篇,录用...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-26
CVPR 2026 | EchoForge:全新半监督超声心动图视频分割框架
来源:公众号“深圳大学计算机与软件学院” 作者:房云鹏 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/uWReTqghPxC\-DJzRwvMV5g 自动、精确的超声心动图视频分割对于高效、可重复地测量关键临床心功能指标(如射血分数等)以及心血管疾病的诊断至关重要。然而,由于超声影像固有的散斑噪声、心脏结构的复杂动态运动,以及标注数据的严重稀缺,这在临床和计算领...
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会前预热 强化学习 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-26
CVPR 2026 | 根本不用训练!工业异常分割也能跨类别直接上产线!
  来源:公众号“机工智能AI科研” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/6Nw8B\_EDJCjfIikW\_lseXA 工业异常检测现在不缺模型,缺的是能扛产线波动的模型。 真实工厂里,光照会漂、曝光会变、批次会换,相机位姿也可能微调。很多方法在实验室里指标很好,一到产线就误检、漏检。更麻烦的是,不少方案还要按类别重训、按产品调阈值,每上一条...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-26
CVPR 2026 | 只给一个标注样本,扩散模型也能做医学图像分割?深圳大学提出 SD-FSMIS
来源:知乎“智能CV” 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2040370312253071756 论文:https://arxiv\.org/pdf/2604\.03134 一、研究方向及背景 这篇论文聚焦于少样本医学图像分割,即 Few-Shot Medical Image Segmentation,简称 FSMIS。该任务希望...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-25
GAIR Paper 088:港中文李鸿升团队论文 MindVLA-U1:VLA 不再输给 VA,语言真正进入自动驾驶决策
    作者丨郑佳美****     编辑丨马晓宁 *                                                                                                               * 在自动驾驶进入大模型时代之后,行业正在从传统的“感知、预测、规划、控制”模块化流水线,逐步转向...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-22
GAIR Paper 087:寻找 AI 的「第三语言」:中间表示如何打通多模态鸿沟 | CVPR 2026
这句话对你来说轻而易举。因为你看到了杯子,理解了“拿起来”的含义,手自然地伸过去、捏住、提起。但对一个 AI 系统来说,这中间隔着数道几乎不可逾越的鸿沟:语言到动作、动作到视觉、视觉到空间、空间到执行。 传统做法是强迫模型学会直接映射,通过输入一段文字或一组动作参数,让其直接输出像素级的视频帧或关节角度。这种方法在受限环境和充足标注数据下勉强可行,但一旦面对真实世界的复杂性,系统就会崩溃,...
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