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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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2026.06.03 -07
会议时间
美国科罗拉多州丹佛市
会议地点
16,000+
投稿文章数量
25.42%
收录率
147
专区文章总数
会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-01
CVPR 2026 | MOGeo:跨视角多目标地理定位技术
来源:公众号“深圳大学计算机与软件学院”原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_ZOHn92s_WAcU6q3Y0X38Q跨视角目标地理定位技术广泛应用于辅助自动驾驶、智慧城市、航海导航等场景,核心是根据参考图像内目标的GPS确定查询图像内感兴趣目标的GPS等信息,面临着跨视角图像特征差异大、数据匮乏、定位精度不足等行业共性挑战。深圳大学计算机与软件学院未来媒体技术...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-01
CVPR 26 | Waymo把行车记录仪变成自动驾驶传感器:长尾数据终于能进仿真了
来源:公众号“Hyman的杂货铺” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/LU5ldsQhD0EcIcOy0ynOtw 街上每天都有海量行车记录仪、手机拍摄、 ADAS 车辆视频。里面藏着很多自动驾驶系统最想要的东西:事故前几秒、夜间低能见度、奇怪并线、突发施工、行人横穿、车辆擦碰。这些场景真实发生过,物理过程也可信。 难点在另一个地方:自动驾驶系统不能直接吃这些视...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-01
CVPR 2026 Oral 最佳论文候选 | 浙大&蚂蚁提出 HTD-Refine:对齐高阶动力学,让单目人体动作恢复告别“滑步”与“抖动”
来源:公众号“我爱计算机视觉 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/zw_R86_cL48P-IEwE3PJfw 在 3D人体动作恢复(Human Motion Recovery, HMR)领域,我们常常面临一个尴尬的局面:即便模型预测的关节点位置在数值上已经足够精确,但生成的动作看起来总觉得“假”。要么是由于过平滑而失去了力量感的“慢动作”,要么是伴随着令人不适的...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-01
浙大&蚂蚁Oral候选!单目动作恢复告别抖动,NLOS双Highlight+4D开源同日爆发 | CVPR 专区日报
距CVPR 2026正式开幕(6月3日)仅剩两天,论文信息进入最后冲刺阶段。 本期三大爆点同日引爆:浙大&蚂蚁联合团队凭借HTD-Refine杀入Oral最佳论文候选,用高阶动力学对齐一举攻克单目人体动作恢复的"滑步+抖动"顽疾,成为本期国内团队最强信号;动态高斯重建方向,ClipGStream以"流式"架构首次同时拿下大运动+长序列,代码同步开源可直接复现;非视距感知赛道迎来标志性...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-29
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿
来源:公众号“机器之心” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/XoUvfQQojyE5WXt7VdOsKg 一辆车驶过一段路,它该如何知道自己刚才在三维空间中怎样移动? 对人来说,答案似乎很自然:看一段行车视频,道路、车辆、路灯和建筑如何在画面中移动,几乎就能判断相机是在直行、转弯、减速,还是停下。但对自动驾驶系统来说,这是一项核心几何感知能力。系统不仅要看见场景...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-29
CVPR 2026 | 同济大学破解SNN追踪难题:SpikeTrack实现精度与能效双SOTA!
来源:公众号“CV实验室” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/65JSJhgEB_O_2epsG0pfIw?scene=1&click_id=51 在计算机视觉领域,目标追踪(Visual Tracking)一直需要在“高精度”和“低功耗”之间寻找平衡。SNN(脉冲神经网络)因其生物仿真特性和极高的能源效率被寄予厚望,但在处理复杂的RGB视觉追踪任务时,...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-29
CVPR-2026 Highlight | 机器人如何“知之为知之”!AbstainEQA:具身问答弃权能力基准重磅发布
来源:公众号“视觉语言导航” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/WRdwox6z8HajRGoHhdQvGA?scene=1&click_id=58 随着视觉语言模型(VLMs)飞速发展,具身机器人已从实验室走向家庭场景,能在3D室内环境中导航、感知,完成具身问答(EQA)任务,成为老人陪护、家务辅助的重要帮手。 但所有现有EQA基准都存在一个致命前提:...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-28
GAIR Paper 091:CVPR 2026 三维视觉趋势梳理:从 RGB 感知,到真实世界建模
多视角、事件视觉与相机轨迹,共同推动视觉模型走向更强空间推理。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 过去几年,计算机视觉行业一直在追求更强的识别、更大的模型和更复杂的生成能力,但真正落到机器人、工业检测、运动分析和空间交互等真实场景时,一个更底层的问题逐渐变得突出:视觉系统到底是在“看图像”,还是在“理解世界”? 真实世界并不是由一张张干净、完整、静止的图片组成的,物体会被遮挡,单视角会带来深度和姿...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-28
GAIR Paper 090:CVPR 2026 医学影像 AI 趋势梳理:从看懂影像,到接管科研工作流
模型正从影像识别走向高效适配、临床语义理解与跨模态推理。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 医学 AI 过去很长一段时间都在回答一个问题:模型能不能看得比人更准? 于是,大量研究围绕病灶识别、器官分割、影像分类和报告生成展开,目标是在标准数据集上取得更高指标。但现在,这个问题已经不够了。 真实的医学与生物科研场景并不是一个干净、统一、标注充分的 benchmark,而是由不同设备、不同协议、不同数...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-28
CVPR 2026|用互联网视频替代3D标注:通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
来源:公众号“机器之心” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/K3SAxYWNK8RoZ_ndYSWK8Q?scene=1&click_id=147 在具身智能、机器人与增强现实等方向持续推进的今天,3D 场景理解能力正成为空间智能的核心基础设施。然而,一个长期存在却始终未被解决的问题是: 当高质量 3D 标注数据日益稀缺,我们能否用「海量」互联网视频构建...
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