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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 · 2026-06-02
CVPR 2026 Oral | 清华+阿里发布ViT³:解锁「视觉TTT」新架构,突破Transformer复杂度瓶颈
来源:公众号“机器之心” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/yJDuMj9gY6JLQtjng2p_FQ?scene=1&click_id=35 本文第一作者为清华大学博士生韩东辰,主要研究方向包括基础模型架构、持续学习等。通讯作者为黄高副教授。该论文已入选 CVPR 2026 Best Paper Candidates。 序列建模是大语言模型、计算机视...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-29
CVPR 2026 Oral|告别模型合并冲突!南大等提出OrthoReg:极简正交正则化,揭开任务算术的底层机制
来源:公众号“计算机视觉Daily”原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_F7Tuh2NF_sZfGGFwp58IA?scene=1&click_id=39 南京大学硕士生刘尚格为本文第一作者;澳大利亚 University of Wollongong (UOW) Lei Wang 教授、新加坡 Nanyang Technological Universi...
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会前预热 机器学习理论 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-04-22
GAIR Paper 070| 东南大学耿新团队:模型不是不会做,而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
你可能遇到过这样一种情况,一个模型原本只做一件事的时候表现很好,但一旦不断往里面加新任务,它反而开始变差了。不是彻底失效,而是变得不稳定,有些能力开始下降,有些结果开始波动。问题不在于模型不会,而在于它原本会的东西,被后来加入的任务“挤掉了一部分”。 这背后其实有一个很少被说清楚的问题。模型的能力并不是一块一块独立放进去的,而是共享同一套内部表示空间。简单理解,就是所有任务都在“用同一块地方...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-03-18
GAIR Paper 061| 计算所程学旗团队:随机剪枝 AI 攻击策略,让对抗样本更具「通用攻击力」丨CVPR 2026
随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展,神经网络模型已经在自动驾驶、智能安防、医疗影像分析以及智能终端等关键场景中得到广泛应用。 例如,在自动驾驶系统中,视觉模型需要识别道路标志和行人;在智能安防系统中,人脸识别模型被用于身份验证;在医疗影像分析中,深度学习模型可以辅助医生识别疾病特征。 然而,近年来的研究不断表明,这些高性能模型在安全性方面仍然存在明显隐患。其中,对抗样本问题被认为是深...
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