


Classement CVPR 2023 publié, le taux d'acceptation est de 25,78% ! 2 360 articles ont été acceptés et le nombre de soumissions a grimpé à 9 155
Tout à l'heure, le CVPR 2023 a publié un article disant :
Cette année, nous avons reçu un nombre record de 9 155 articles (12 % de plus que le CVPR2022) et accepté 2 360 articles, avec un taux d'acceptation de 25,78 %.
Selon les statistiques, le nombre de soumissions au CVPR n'a augmenté que de 1724 à 2145 au cours des 7 années allant de 2010 à 2016.
Après 2017, il a grimpé rapidement et est entré dans une période de croissance rapide. En 2019, il a dépassé les 5 000 pour la première fois, et en 2022, le nombre de soumissions avait atteint 8 161.
Comme vous pouvez le constater, un total de 9 155 articles ont été soumis cette année, établissant ainsi un record.
Une fois l'épidémie relâchée, le sommet CVPR de cette année se tiendra au Canada. Cette année, il s'agira d'une conférence à voie unique et la traditionnelle sélection orale sera annulée.
Peyman Milanfar, scientifique en chef de Google Research et directeur de l'équipe d'imagerie informatique, a déclaré que le rapport de la
Area Chair (AC) :
Il y avait 30 articles au début, 10 au premier tour ont été éliminés et parmi les 20 articles restants, 3 ont été acceptés.
90% des évaluations sont faites dans les délais et les commentaires sont tout à fait raisonnables.
Ces décisions feraient trébucher la plupart des auteurs, mais je pense que les normes sont élevées et que le processus est digne de confiance.
Certains internautes ont plaisanté en disant que leur expérience peut être appelée "L'histoire entre mon gros intestin à neuf tours et trois juges ignorants".
Source : Matrix Ming Tsai
Partage de recrutement
Sur Twitter, tout le monde a commencé à partager le poste pour lequel il a été embauché.
Un ingénieur logiciel de Google qui a obtenu une maîtrise de l'Université de New York a déclaré avec enthousiasme que son premier article CVPR avait en fait été rédigé à partir d'un projet à « 20 % » classé comme sous-estimé par l'entreprise.
Le nouveau modèle Imagic développé par Google Research et l'Institut Weizmann des Sciences a également été sélectionné avec succès. Cet article est le premier à atteindre des capacités d'édition sémantique complexes (non rigides) appliquées à une seule image réelle.
Par rapport aux méthodes précédentes qui se limitent à des types d'édition spécifiques (tels que la superposition d'objets, le transfert de style), ne conviennent qu'aux images composites ou nécessitent plusieurs images d'entrée d'un objet, Imagic peut changer d'images La pose et la composition d'un ou plusieurs objets tout en conservant leurs caractéristiques d'origine, comme un chien debout assis, sautant, un oiseau déployant ses ailes, etc.
Ici, en Chine, Yuhui Yuan, chercheur principal chez Microsoft Research Asia, a également partagé le projet de son groupe "DETRs with Hybrid Matching". Les auteurs viennent de l’Université de Pékin, de l’Université des sciences et technologies de Chine, de l’Université du Zhejiang et de la MSRA.
Par coïncidence, Yuhui a obtenu sa maîtrise de l'Université de Pékin puis son doctorat de l'Université des sciences et technologies de Chine.
De plus, des articles de l'Université des sciences et technologies de Shanghai et de Yingmo Technology ont également été sélectionnés avec succès pour le CVPR 2023.
Le professeur Han Song du Massachusetts Institute of Technology a également annoncé que les étudiants de son groupe avaient été sélectionnés.
Cependant, avec la même réfutation, certaines personnes sont passées de 332 à 443, et certaines personnes sont passées de 443 à 422...
432, cela peut devenir 3 acceptations, ou cela peut devenir 3 rejets.
Alors, avez-vous gagné le CVPR de cette année ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Les classements majeurs nationaux en informatique 2024CSRankings viennent d’être publiés ! Cette année, dans le classement des meilleures universités CS aux États-Unis, l'Université Carnegie Mellon (CMU) se classe parmi les meilleures du pays et dans le domaine de CS, tandis que l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign (UIUC) a été classé deuxième pendant six années consécutives. Georgia Tech s'est classée troisième. Ensuite, l’Université de Stanford, l’Université de Californie à San Diego, l’Université du Michigan et l’Université de Washington sont à égalité au quatrième rang mondial. Il convient de noter que le classement du MIT a chuté et est sorti du top cinq. CSRankings est un projet mondial de classement des universités dans le domaine de l'informatique initié par le professeur Emery Berger de la School of Computer and Information Sciences de l'Université du Massachusetts Amherst. Le classement est basé sur des objectifs

Le service Bureau à distance Windows permet aux utilisateurs d'accéder aux ordinateurs à distance, ce qui est très pratique pour les personnes qui doivent travailler à distance. Cependant, des problèmes peuvent survenir lorsque les utilisateurs ne peuvent pas se connecter à l'ordinateur distant ou lorsque Remote Desktop ne peut pas authentifier l'identité de l'ordinateur. Cela peut être dû à des problèmes de connexion réseau ou à un échec de vérification du certificat. Dans ce cas, l'utilisateur devra peut-être vérifier la connexion réseau, s'assurer que l'ordinateur distant est en ligne et essayer de se reconnecter. De plus, s'assurer que les options d'authentification de l'ordinateur distant sont correctement configurées est essentiel pour résoudre le problème. De tels problèmes avec les services Bureau à distance Windows peuvent généralement être résolus en vérifiant et en ajustant soigneusement les paramètres. Le Bureau à distance ne peut pas vérifier l'identité de l'ordinateur distant en raison d'un décalage d'heure ou de date. Veuillez vous assurer que vos calculs

Le « e » de l'ordinateur est le symbole de la notation scientifique. La lettre « e » est utilisée comme séparateur d'exposant en notation scientifique, ce qui signifie « multiplié à la puissance 10 ». En notation scientifique, un nombre s'écrit généralement sous la forme M ×. 10^E, où M est un nombre compris entre 1 et 10 et E représente l'exposant.

La signification de cu dans un ordinateur dépend du contexte : 1. Unité de contrôle, dans le processeur central d'un ordinateur, CU est le composant chargé de coordonner et de contrôler l'ensemble du processus informatique 2. Unité de calcul, dans un processeur graphique ou autre ; processeur accéléré, CU est l’unité de base pour le traitement des tâches de calcul parallèles.

Parfois, le système d'exploitation peut mal fonctionner lors de l'utilisation d'un ordinateur. Le problème que j'ai rencontré aujourd'hui était que lors de l'accès à gpedit.msc, le système indiquait que l'objet de stratégie de groupe ne pouvait pas être ouvert car les autorisations appropriées pouvaient faire défaut. L'objet de stratégie de groupe sur cet ordinateur n'a pas pu être ouvert. Solution : 1. Lors de l'accès à gpedit.msc, le système indique que l'objet de stratégie de groupe sur cet ordinateur ne peut pas être ouvert en raison d'un manque d'autorisations. Détails : Le système ne parvient pas à localiser le chemin spécifié. 2. Une fois que l'utilisateur a cliqué sur le bouton de fermeture, la fenêtre d'erreur suivante apparaît. 3. Vérifiez immédiatement les enregistrements du journal et combinez les informations enregistrées pour découvrir que le problème réside dans le fichier C:\Windows\System32\GroupPolicy\Machine\registry.pol.

L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

ICCV2023, la plus grande conférence sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Paris, en France, vient de se terminer ! Le prix du meilleur article de cette année est simplement un « combat entre dieux ». Par exemple, les deux articles qui ont remporté le prix du meilleur article incluaient ControlNet, un travail qui a bouleversé le domaine de l'IA graphique vincentienne. Depuis qu'il est open source, ControlNet a reçu 24 000 étoiles sur GitHub. Qu'il s'agisse des modèles de diffusion ou de l'ensemble du domaine de la vision par ordinateur, le prix de cet article est bien mérité. La mention honorable du prix du meilleur article a été décernée à un autre article tout aussi célèbre, le modèle SAM « Séparez tout » de Meta. Depuis son lancement, « Segment Everything » est devenu la « référence » pour divers modèles d'IA de segmentation d'images, y compris ceux venus de derrière.

Depuis que Neural Radiance Fields a été proposé en 2020, le nombre d'articles connexes a augmenté de façon exponentielle. Il est non seulement devenu une branche importante de la reconstruction tridimensionnelle, mais est également progressivement devenu actif à la frontière de la recherche en tant qu'outil important pour la conduite autonome. . NeRF a soudainement émergé au cours des deux dernières années, principalement parce qu'il ignore l'extraction et la mise en correspondance des points caractéristiques, la géométrie et la triangulation épipolaires, le PnP plus l'ajustement du faisceau et d'autres étapes du pipeline de reconstruction CV traditionnel, et ignore même la reconstruction du maillage, la cartographie et le traçage de la lumière. , directement à partir de la 2D L'image d'entrée est utilisée pour apprendre un champ de rayonnement, puis une image rendue qui se rapproche d'une photo réelle est sortie du champ de rayonnement. En d’autres termes, supposons qu’un modèle tridimensionnel implicite basé sur un réseau neuronal s’adapte à la perspective spécifiée.
