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CVPR 計算機(jī)視覺與模式識別會議

CVPR （計算機(jī)視覺與模式識別會議）是計算機(jī)視覺領(lǐng)域公認(rèn)的頂級會議，我們聚焦其中的圖像理解、三維重建、生成模型與底層視覺等核心議題。在這里，我們以精簡、客觀的方式梳理論文脈絡(luò)，為視覺領(lǐng)域的研究者與從業(yè)者提供一份可靠的技術(shù)索引。

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機(jī)器人

CVPR 2026 Findings | RAF：讓 3D Gaussian Splatting 從“高保真可看”走向“物理可交互”

通過 RAF，真實捕獲的 3DGS 資產(chǎn)能夠在復(fù)雜場景中與標(biāo)準(zhǔn) CG 資產(chǎn)進(jìn)行雙向物理交互

陳淑瑜 2026/06/05 18:52

人工智能

CVPR 2026 Highlight | 慕尼黑工業(yè)大學(xué)&英偉達(dá)等提出 VideoCUPS：利用運動與深度線索,首個無監(jiān)督視頻全景分割框架，性能刷新 SOTA

VideoCUPS的核心魅力在于：完全不需要人類標(biāo)注，僅憑普通的單目視頻，就能“自學(xué)”成才，實現(xiàn)高質(zhì)量的視頻全景理解。

陳淑瑜 2026/06/05 18:38

業(yè)界

CVPR 2026：深度學(xué)習(xí)的「標(biāo)準(zhǔn)件」，正在被逐個拆掉

注意力的浮點精度不是必須的，歸一化流的"精確可逆"是可以放棄的……

二維馬曉寧 2026/06/04 18:06

人工智能

CVPR 2026 I SD-FSMIS：把Stable Diffusion改造成小樣本醫(yī)學(xué)分割利器

醫(yī)學(xué)圖像分割一直有一個繞不開的問題：標(biāo)注太貴，而且很難覆蓋所有臨床場景。

陳淑瑜 2026/06/04 14:56

人工智能

CVPR 2026 Oral 精選論文：當(dāng)視覺AI進(jìn)入“可信時代”，它們正在重新定義未來

視覺AI開始從能力競爭走向可信競爭。

陳淑瑜 2026/06/04 14:48

人工智能

CVPR 2026會中炸場：無監(jiān)督光流登頂KITTI，VLN駕車甩開GPT-5，具身智能全面屠榜

CVPR會中三日：光流封神、VLN入車、具身屠榜

陳淑瑜 2026/06/04 14:43

人工智能

港中深王方鑫團(tuán)隊：3D 重建的「玻璃杯難題」，終于被擺上臺面丨CVPR 2026

3DReflecNet：一個專為玻璃、金屬與陶瓷等材料建立的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

鄭佳美 2026/06/04 11:50

人工智能

CVPR2026 | F2Net: 悉尼大學(xué)等提出自適應(yīng)頻率分解用于高分辨率遙感影像語義分割

基于自適應(yīng)頻率分解的多分支網(wǎng)絡(luò) F2Net，將超高分辨率遙感圖像分解為高頻與低頻分量分別處理，兼顧細(xì)節(jié)保留與語義建模

陳淑瑜 2026/06/03 18:48

人工智能

CVPR-2026｜當(dāng)自動駕駛遇到視覺語言導(dǎo)航！DriveVLN：甩掉昂貴高精地圖、僅憑一句指令實現(xiàn)裸車自主導(dǎo)航

DriveVLN全新任務(wù)在CARLA首創(chuàng)規(guī)劃+大模型選擇雙分支架構(gòu)，經(jīng)過監(jiān)督+強(qiáng)化混合訓(xùn)練，車庫泊車實測表現(xiàn)碾壓GPT-5、Qwen等主流多模態(tài)大模型。

陳淑瑜 2026/06/03 18:45

人工智能

CVPR2026 | PWOOD: 上交團(tuán)隊提出部分弱監(jiān)督有向目標(biāo)檢測方法！

部分弱監(jiān)督有向目標(biāo)檢測（PWOOD），僅使用少量水平框或單點弱標(biāo)注數(shù)據(jù)，并充分利用大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在大幅降低標(biāo)注成本的同時，與半監(jiān)督方法相當(dāng)甚至更優(yōu)

陳淑瑜 2026/06/03 18:42

人工智能

CVPR 2026 | VesMamba：3D肺部血管精確分割法

CVPR是計算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域的全球頂級旗艦會議，與ICCV、ECCV并稱計算機(jī)視覺三大頂會，由IEEE主辦，為CCF-A類會議、CSRankings核心頂

陳淑瑜 2026/06/03 16:16

人工智能

CVPR 2026 Oral | 清華+阿里發(fā)布ViT3：解鎖「視覺TTT」新架構(gòu)，突破Transformer復(fù)雜度瓶頸

Vision Test-Time Training （ViT3）模型在各類視覺任務(wù)中表超越了現(xiàn)有線性復(fù)雜度模型，同時保持并行計算和高推理速度。

陳淑瑜 2026/06/02 17:58

人工智能

CVPR 2026 Highlight｜讓AI像電影人一樣「看」視頻，8B小模型反超GPT-5與Gemini-3.1-Pro

由 CMU 聯(lián)合哈佛大學(xué)組成的研究團(tuán)隊推出了 CHAI（Critique-based Human-AI Oversight），一整套從「標(biāo)注體系」「可擴(kuò)展監(jiān)督」

陳淑瑜 2026/06/02 17:13

人工智能

炸場CVPR 2026！再讀5篇頂會論文 — 3D重建/自動駕駛/視頻摳像全突破

讀懂這些突破性技術(shù)背后的思考，真切體會到這些研究者正實實在在推動視覺AI從“看起來像”走向“真的能用”。

陳淑瑜 2026/06/02 17:02

人工智能

CVPR 2026 | 生成1024高清圖，只需要16個Token？基于代理去噪的擴(kuò)散模型加速框架

只讓少量“代理 token”真實去噪，再用它們的殘差變化帶動其他token模擬去噪。

陳淑瑜 2026/06/02 16:57

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