CVPR 2023 接收结果出炉！再创历史新高！录用2360篇！（附10篇最新论文）

发布时间：2023-04-20 文章分类：电脑百科 投稿人：赵颖 字号： 默认 | 大 | 超大 打印

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2023 年 2 月 28 日凌晨，CVPR 2023 顶会论文接收结果出炉！这次没有先放出论文 ID List，而是直接 email 通知作者（朋友圈好友纷纷晒截图，报喜讯~你被刷屏了没？！）。

CVPR 2023 主委会官方发布这次论文接收数据：有效投稿 9155 篇（比 CVPR 2022 增加12%），收录 2360 篇（CVPR 2016 投稿才 2145 篇），接收率为 25.78 %。

CVPR 2023 接收结果出炉！再创历史新高！录用2360篇！（附10篇最新论文）

CVPR 2023 会议将于 2023 年 6 月 18 日至 22 日在加拿大温哥华（Vancouver）举行。这次线下参加人数一定会比去年多很多，因为将会有一大波国内的学者线下参加学术交流（公费旅游bushi）。

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Amusi 简单预测一下，CVPR 2023 收录的工作中 " 扩散模型、多模态、预训练、MAE " 相关工作的数量会显著增长。

本文快速整理了10篇 CVPR 2023 最新工作，内容如下所示。如果你想持续了解更多更新的CVPR 2023 论文和代码，大家可以关注CVPR2023-Papers-with-Code，在CVer公众号后台回复：CVPR2023，即可下载，链接如下：

https://github.com/amusi/CVPR2023-Papers-with-Code

这个项目是从2020年开始，累计提交了600+次！Star数已经破万+！覆盖CVPR 2020-2023的论文工作，很开心能帮助到一些同学。

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如果你的 CVPR 2023 论文接收了，欢迎提交issues~

Backbone

1. Integrally Pre-Trained Transformer Pyramid Networks

  • 单位：国科大, 华为, 鹏城实验室

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2211.12735

  • Code: https://github.com/sunsmarterjie/iTPN

本文提出整体预训练的ViT金字塔网络(iTPN)：通过整体预训练主干和金字塔网络缩小上游预训练和微调的gap，表现SOTA！性能优于CAE、ConvMAE等网络，代码已开源！

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2. Stitchable Neural Networks

  • 单位：蒙纳士大学ZIP Lab

  • Homepage: https://snnet.github.io/

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2302.06586

  • Code: https://github.com/ziplab/SN-Net

Stitchable 神经网络（SN-Net）：一种用于模型部署的新的可扩展和高效的框架，它可以快速地生成具有不同复杂性和性能权衡的大量网络，促进了现实世界应用的深度模型的大规模部署，代码即将开源！

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MAE

3. Learning 3D Representations from 2D Pre-trained Models via Image-to-Point Masked Autoencoders

  • 单位：上海AI Lab, 港中大MMLab, 北大

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2212.06785

  • Code: https://github.com/ZrrSkywalker/I2P-MAE

I2P-MAE：Image-to-Point掩码自编码器，一种从2D预训练模型中获得卓越的3D表示方法，在3D点云分类上表现SOTA（刷新ModelNet40和ScanObjectNN新记录）！性能优于P2P、PointNeXt等网络，代码即将开源！

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NeRF

4. NoPe-NeRF: Optimising Neural Radiance Field with No Pose Prior

  • 单位：牛津大学

  • Home: https://nope-nerf.active.vision/

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2212.07388

  • Code: None

NoPe-NeRF：一个端到端可微模型，用于联合相机姿势估计和从图像序列中进行新颖的视图合成，在真实室内和室外场景上实验表明：此方法在新颖的视图渲染质量和姿态估计精度方面优于现有方法。

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Diffusion Models(扩散模型)

5. Video Probabilistic Diffusion Models in Projected Latent Space

  • 单位：KAIST, 谷歌

  • Homepage: https://sihyun.me/PVDM/

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2302.07685

  • Code: https://github.com/sihyun-yu/PVDM

据称PVDM：是第一个用于视频合成的latent扩散模型，它学习低维隐空间中的视频分布，可以在有限资源下使用高分辨率视频进行有效训练，以使用单个模型合成任意长度的视频，代码刚刚开源！单位：KAIST, 谷歌

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6. Solving 3D Inverse Problems using Pre-trained 2D Diffusion Models

  • 单位：KAIST, 洛斯阿拉莫斯国家实验室

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2211.10655

  • Code: None

本文提出DiffusionMBIR：一种用于3D医学图像重建的扩散模型重建策略，实验证明：其能够实现稀疏视图CT、有限角度CT和压缩感知MRI的最先进重建。

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视觉和语言(Vision-Language)

7. GIVL: Improving Geographical Inclusivity of Vision-Language Models with Pre-Training Methods

  • 单位：UCLA, 亚马逊Alexa AI

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2301.01893

  • Code: None

本文提出GIVL：一种地理包容性视觉和语言预训练模型，在地理多样化的V&L任务上实现了最先进的和更均衡的性能。

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目标检测(Object Detection)

8. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

  • 单位：YOLOv4 原班人马

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2207.02696

  • Code: https://github.com/WongKinYiu/yolov7

超越YOLOv5、YOLOX、PPYOLOE、YOLOR等目标检测网络！

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9. DETRs with Hybrid Matching

  • 单位：北大, 中科大, 浙大, MSRA

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2207.13080

  • Code: https://github.com/HDETR

本文提出一种非常简单且有效的混合匹配方案，以解决基于 DETR 的方法在多种视觉任务(2D/3D目标检测、姿态估计等)上的低训练效率，并提高准确性，如助力PETRv2、TransTrack和可变形DETR等网络性能提升，代码已开源！

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10. Enhanced Training of Query-Based Object Detection via Selective Query Recollection

  • 单位：CMU, Meta AI

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2212.07593

  • Code: https://github.com/Fangyi-Chen/SQR

即插即用！本文提出选择性查询回忆(SQR)：一种基于查询的目标检测器训练新策略，可以很容易地插入到各种DETR变体中，显著提高它们的性能，代码已开源！

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