


CVPR-Rangliste 2023 veröffentlicht, die Akzeptanzrate beträgt 25,78 %! 2.360 Beiträge wurden angenommen und die Zahl der Einreichungen stieg auf 9.155
Gerade hat CVPR 2023 einen Artikel veröffentlicht, in dem es heißt:
Dieses Jahr haben wir eine Rekordzahl von 9155 Anträgen erhalten (12 % mehr als CVPR2022) und 2360 davon angenommen Es wurden Beiträge mit einer Annahmequote von 25,78 % eingereicht.
Laut Statistik ist die Zahl der Einreichungen beim CVPR in den 7 Jahren nur von 1.724 gestiegen von 2010 bis 2016 bis 2145.
stieg nach 2017 rasant an und begann im Jahr 2019 erstmals die 5.000-Marke, und bis 2022 erreichte die Zahl der Einreichungen 8.161 .
Wie Sie sehen, wurden in diesem Jahr insgesamt 9155 Beiträge eingereicht, was tatsächlich einen Rekord darstellt.
Nachdem die Epidemie abgeschwächt ist, findet der diesjährige CVPR-Gipfel statt Kanada. In diesem Jahr wird das Format einer eingleisigen Konferenz übernommen und die traditionelle mündliche Auswahl entfällt. Peyman Milanfar, Chefwissenschaftler von Google Research und Direktor des Computational Imaging-Teams, sagte: #
Bericht des Area Chair (AC):Zu Beginn gab es 30 Beiträge, 10 schieden in der ersten Runde aus und von den verbleibenden 20 Artikeln wurden 3 angenommen.
90 % der Bewertungen erfolgen pünktlich und die Kommentare sind durchaus angemessen.
Diese Entscheidungen würden die meisten Autoren aus der Fassung bringen, aber ich denke, die Standards sind hoch und der Prozess vertrauenswürdig.
Einige Internetnutzer scherzten, dass ihre Erfahrung „# 🎜🎜#“ genannt werden kann Die Geschichte zwischen meinem Dickdarm mit neun Windungen und drei unwissenden Richtern". #🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜#Quelle: matrix mingzai### 🎜 🎜#
hired share
Ein Google-Softwareentwickler, der einen Master-Abschluss von der New York University erhielt, sagte aufgeregt, dass seine erste CVPR-Arbeit nicht als vom Unternehmen ignoriert aufgeführt wurde. 20 %“-Projekt. Auch Imagic, ein neues Modell, das von Google Research und dem Weizmann Institute of Science entwickelt wurde, wurde erfolgreich ausgewählt. Dieser Artikel ist der erste, der komplexe (nicht starre) semantische Bearbeitungsmöglichkeiten für ein einzelnes reales Bild bietet. Im Vergleich zu früheren Methoden ist es ist beschränkt auf: Für bestimmte Bearbeitungsarten (z. B. Objektüberlagerung, Stilübertragung), nur für zusammengesetzte Bilder oder wenn mehrere Eingabebilder eines Objekts erforderlich sind, kann Imagic die Pose und Zusammensetzung eines oder mehrerer Objekte im Bild ändern und dabei das Original beibehalten Merkmale: Lassen Sie zum Beispiel einen stehenden Hund sich hinsetzen, aufspringen, lassen Sie einen Vogel seine Flügel ausbreiten usw.
Hier in China teilte Yuhui Yuan, ein leitender Forscher bei Microsoft Research Asia, auch das Projekt seiner Gruppe „DETRs with Hybrid Matching“. Die Autoren stammen von der Peking-Universität, der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas, der Zhejiang-Universität und der MSRA.
Zufälligerweise erhielt Yuhui seinen Master-Abschluss von der Universität Peking und anschließend seinen Doktortitel von der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas.
Darüber hinaus wurden auch Beiträge der Shanghai University of Science and Technology und Yingmo Technology erfolgreich für CVPR 2023 ausgewählt.
Professor Han Song vom Massachusetts Institute of Technology teilte auch die Nachricht mit, dass Studenten seiner Gruppe ausgewählt wurden.
Mit der gleichen Widerlegung änderten sich jedoch einige Leute von 332 auf 443 und einige Leute von 443 auf 422 ...
432, es können 3 Annahmen oder 3 Ablehnungen werden.
Haben Sie also den diesjährigen CVPR gewonnen?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCVPR-Rangliste 2023 veröffentlicht, die Akzeptanzrate beträgt 25,78 %! 2.360 Beiträge wurden angenommen und die Zahl der Einreichungen stieg auf 9.155. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die 2024CSRankings National Computer Science Major Rankings wurden gerade veröffentlicht! In diesem Jahr gehört die Carnegie Mellon University (CMU) im Ranking der besten CS-Universitäten in den Vereinigten Staaten zu den Besten des Landes und im Bereich CS, während die University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) einen der besten Plätze belegt sechs Jahre in Folge den zweiten Platz belegt. Georgia Tech belegte den dritten Platz. Dann teilten sich die Stanford University, die University of California in San Diego, die University of Michigan und die University of Washington den vierten Platz weltweit. Es ist erwähnenswert, dass das Ranking des MIT zurückgegangen ist und aus den Top 5 herausgefallen ist. CSRankings ist ein globales Hochschulrankingprojekt im Bereich Informatik, das von Professor Emery Berger von der School of Computer and Information Sciences der University of Massachusetts Amherst initiiert wurde. Die Rangfolge erfolgt objektiv

Mit dem Windows-Remotedesktopdienst können Benutzer aus der Ferne auf Computer zugreifen, was für Personen, die aus der Ferne arbeiten müssen, sehr praktisch ist. Es können jedoch Probleme auftreten, wenn Benutzer keine Verbindung zum Remotecomputer herstellen können oder Remotedesktop die Identität des Computers nicht authentifizieren kann. Dies kann durch Netzwerkverbindungsprobleme oder einen Fehler bei der Zertifikatsüberprüfung verursacht werden. In diesem Fall muss der Benutzer möglicherweise die Netzwerkverbindung überprüfen, sicherstellen, dass der Remote-Computer online ist, und versuchen, die Verbindung wiederherzustellen. Außerdem ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Authentifizierungsoptionen des Remotecomputers richtig konfiguriert sind, um das Problem zu lösen. Solche Probleme mit den Windows-Remotedesktopdiensten können normalerweise durch sorgfältiges Überprüfen und Anpassen der Einstellungen behoben werden. Aufgrund eines Zeit- oder Datumsunterschieds kann Remote Desktop die Identität des Remotecomputers nicht überprüfen. Bitte stellen Sie Ihre Berechnungen sicher

Das „e“ von Computer ist das Symbol der wissenschaftlichen Notation. Der Buchstabe „e“ wird als Exponententrennzeichen in der wissenschaftlichen Notation verwendet, was „multipliziert mit der Zehnerpotenz“ bedeutet. In der wissenschaftlichen Notation wird eine Zahl normalerweise als M × geschrieben 10^E, wobei M eine Zahl zwischen 1 und 10 ist und E den Exponenten darstellt.

Die Bedeutung von cu in einem Computer hängt vom Kontext ab: 1. Steuereinheit, im Zentralprozessor eines Computers, CU ist die Komponente, die für die Koordinierung und Steuerung des gesamten Rechenprozesses verantwortlich ist. 2. Recheneinheit, in einem Grafikprozessor oder einem anderen Beschleunigter Prozessor, CU ist die Grundeinheit zur Verarbeitung paralleler Rechenaufgaben.

Gelegentlich kann es bei der Verwendung eines Computers zu Fehlfunktionen des Betriebssystems kommen. Das Problem, auf das ich heute gestoßen bin, bestand darin, dass das System beim Zugriff auf gpedit.msc mitteilte, dass das Gruppenrichtlinienobjekt nicht geöffnet werden könne, weil möglicherweise die richtigen Berechtigungen fehlten. Das Gruppenrichtlinienobjekt auf diesem Computer konnte nicht geöffnet werden: 1. Beim Zugriff auf gpedit.msc meldet das System, dass das Gruppenrichtlinienobjekt auf diesem Computer aufgrund fehlender Berechtigungen nicht geöffnet werden kann. Details: Das System kann den angegebenen Pfad nicht finden. 2. Nachdem der Benutzer auf die Schaltfläche „Schließen“ geklickt hat, wird das folgende Fehlerfenster angezeigt. 3. Überprüfen Sie sofort die Protokolleinträge und kombinieren Sie die aufgezeichneten Informationen, um festzustellen, dass das Problem in der Datei C:\Windows\System32\GroupPolicy\Machine\registry.pol liegt

Der Artikel von StableDiffusion3 ist endlich da! Dieses Modell wurde vor zwei Wochen veröffentlicht und verwendet die gleiche DiT-Architektur (DiffusionTransformer) wie Sora. Nach seiner Veröffentlichung sorgte es für großes Aufsehen. Im Vergleich zur Vorgängerversion wurde die Qualität der von StableDiffusion3 generierten Bilder erheblich verbessert. Es unterstützt jetzt Eingabeaufforderungen mit mehreren Themen, und der Textschreibeffekt wurde ebenfalls verbessert, und es werden keine verstümmelten Zeichen mehr angezeigt. StabilityAI wies darauf hin, dass es sich bei StableDiffusion3 um eine Reihe von Modellen mit Parametergrößen von 800 M bis 8 B handelt. Durch diesen Parameterbereich kann das Modell direkt auf vielen tragbaren Geräten ausgeführt werden, wodurch der Einsatz von KI deutlich reduziert wird

ICCV2023, die Top-Computer-Vision-Konferenz in Paris, Frankreich, ist gerade zu Ende gegangen! Der diesjährige Preis für das beste Papier ist einfach ein „Kampf zwischen Göttern“. Zu den beiden Arbeiten, die den Best Paper Award gewannen, gehörte beispielsweise ControlNet, eine Arbeit, die das Gebiet der vinzentinischen Graphen-KI untergrub. Seitdem ControlNet als Open-Source-Lösung verfügbar ist, hat es auf GitHub 24.000 Sterne erhalten. Ob es sich um Diffusionsmodelle oder den gesamten Bereich der Computer Vision handelt, die Auszeichnung für dieses Papier ist wohlverdient. Die lobende Erwähnung für die beste Arbeit ging an eine andere ebenso berühmte Arbeit, Metas „Separate Everything“ „Model SAM“. Seit seiner Einführung ist „Segment Everything“ zum „Benchmark“ für verschiedene Bildsegmentierungs-KI-Modelle geworden, auch für solche, die von hinten kamen.

Seit Neural Radiance Fields im Jahr 2020 vorgeschlagen wurde, hat die Zahl verwandter Arbeiten exponentiell zugenommen. Es hat sich nicht nur zu einem wichtigen Zweig der dreidimensionalen Rekonstruktion entwickelt, sondern ist auch allmählich an der Forschungsgrenze als wichtiges Werkzeug für autonomes Fahren aktiv geworden . NeRF ist in den letzten zwei Jahren plötzlich aufgetaucht, hauptsächlich weil es die Merkmalspunktextraktion und -anpassung, die epipolare Geometrie und Triangulation, PnP plus Bündelanpassung und andere Schritte der traditionellen CV-Rekonstruktionspipeline und sogar die Netzrekonstruktion, Kartierung und Lichtverfolgung überspringt , direkt aus 2D Das Eingabebild wird verwendet, um ein Strahlungsfeld zu lernen, und dann wird aus dem Strahlungsfeld ein gerendertes Bild ausgegeben, das einem echten Foto nahekommt. Mit anderen Worten: Lassen Sie ein implizites dreidimensionales Modell, das auf einem neuronalen Netzwerk basiert, zur angegebenen Perspektive passen
