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CVPR 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別會(huì)議

CVPR （計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別會(huì)議）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域公認(rèn)的頂級(jí)會(huì)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(jué)等核心議題。在這里，我們以精簡(jiǎn)、客觀的方式梳理論文脈絡(luò)，為視覺(jué)領(lǐng)域的研究者與從業(yè)者提供一份可靠的技術(shù)索引。

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(guò) RAF，真實(shí)捕獲的 3DGS 資產(chǎn)能夠在復(fù)雜場(chǎng)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(yùn)動(dòng)與深度線索,首個(gè)無(wú)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(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的視頻全景理解。

陳淑瑜 2026/06/05 18:38

人工智能

CVPR 2026 Oral | 清華+阿里發(fā)布ViT3：解鎖「視覺(jué)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(jué)任務(wù)中表超越了現(xiàn)有線性復(fù)雜度模型，同時(shí)保持并行計(jì)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(duì)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

CVPR 2026 | 生成1024高清圖，只需要16個(gè)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(shí)去噪，再用它們的殘差變化帶動(dòng)其他token模擬去噪。

陳淑瑜 2026/06/02 16:57

人工智能

交大登頂！CVPR 2026高校論文接收Top 10出爐，中山大學(xué)超越清華

上海交大46篇位列第一，西湖大學(xué)憑4位學(xué)者22篇闖入前十

陳淑瑜 2026/06/01 17:10

人工智能

獨(dú)攬11篇！CVPR 2026論文數(shù)量Top 20華人學(xué)者出爐，誰(shuí)是最強(qiáng)科研機(jī)器？

從這份榜單，讀懂中國(guó)AI科研的真實(shí)實(shí)力格局。

陳淑瑜 2026/06/01 16:11

人工智能

CVPR 2026 Oral｜Google × TUM：LILA 想讓每個(gè)像素都有自己的時(shí)空特征

LILA 盯的是一個(gè)很基礎(chǔ)、但常常被繞開(kāi)的點(diǎn)：視覺(jué) foundation model 很強(qiáng)，但很多輸出仍然是 patch-level feature。

陳淑瑜 2026/06/01 15:41

人工智能

CVPR26開(kāi)源 | ClipGStream：首個(gè)同時(shí)支持大運(yùn)動(dòng)和長(zhǎng)序列的4D重建框架，動(dòng)態(tài)高斯重建新SOTA

ClipGStream一種全新的 Clip-Stream 混合動(dòng)態(tài)重建框架，首次在統(tǒng)一框架中同時(shí)解決了長(zhǎng)序列建模與大尺度運(yùn)動(dòng)重建難題。

陳淑瑜 2026/06/01 15:17

人工智能

CVPR 2026 Oral 最佳論文候選 | 浙大&螞蟻提出 HTD-Refine：對(duì)齊高階動(dòng)力學(xué)，讓單目人體動(dòng)作恢復(fù)告別“滑步”與“抖動(dòng)”

通過(guò)顯式地預(yù)測(cè)并對(duì)齊這些高階動(dòng)力學(xué)特征，HTD-Refine 成功讓單目視頻恢復(fù)出的動(dòng)作變得既絲滑又真實(shí)。

陳淑瑜 2026/06/01 15:13

人工智能

CVPR 2026｜不用 fine-tuning，也不用 SAM，DINOv3 能直接學(xué)會(huì)分割嗎？INSID3 平均高 7.5 個(gè)點(diǎn)

INSID3 的分量在于，它不是只在一個(gè) benchmark 上贏，而是在 semantic、part、personalized 三類任務(wù)里都把單 backbo

陳淑瑜 2026/06/01 15:07

人工智能

CVPR 26 | Waymo把行車記錄儀變成自動(dòng)駕駛傳感器：長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)終于能進(jìn)仿真了

?Waymo 提出 Sensor2Sensor ，用 4D Gaussian Splatting 先把自家自動(dòng)駕駛?cè)罩句秩境伞靶熊囉涗泝x視角”，再訓(xùn)練擴(kuò)散模型把

陳淑瑜 2026/06/01 14:43

人工智能

CVPR-2026 Highlight | 機(jī)器人如何“知之為知之”！AbstainEQA：具身問(wèn)答棄權(quán)能力基準(zhǔn)重磅發(fā)布

南洋理工大學(xué)MARS Lab與NPL Lab聯(lián)合打造首個(gè)具身問(wèn)答棄權(quán)基準(zhǔn)AbstainEQA，實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn)頂尖模型棄權(quán)能力僅達(dá)人類47%，為安全人機(jī)交互劃定全新標(biāo)準(zhǔn)

陳淑瑜 2026/05/29 17:35

人工智能

【CVPR 2026】自-交叉注意力SCA，兼顧自身依賴與跨分支交互的增強(qiáng)特征，即插即用！

ParTY：富有表現(xiàn)力的文本到動(dòng)作合成的部分指南

陳淑瑜 2026/05/29 16:28

人工智能

CVPR 2026 | 同濟(jì)大學(xué)破解SNN追蹤難題：SpikeTrack實(shí)現(xiàn)精度與能效雙SOTA！

SpikeTrack不僅在SNN追蹤器中達(dá)到了SOTA（目前最佳）水平，更在保證精度的前提下，將能耗降低至傳統(tǒng)ANN追蹤器的幾十分之一。

陳淑瑜 2026/05/29 16:23

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