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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。

人工智能

CVPR-2026 | 實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī) / 街景 / 衛(wèi)星全視角自由匹配！GeoBridge：多視圖模型助力無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)地理定位

GeoBridge語(yǔ)義錨定多視圖基礎(chǔ)模型，跳出衛(wèi)星中心固有范式，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)、街景全景、衛(wèi)星影像全視角雙向匹配，還支持自然語(yǔ)言→地理圖像跨模態(tài)檢索。

陳淑瑜 2026/06/01 17:37

人工智能

CVPR 2026 | MOGeo：跨視角多目標(biāo)地理定位技術(shù)

MOGeo使得跨視角圖像目標(biāo)地理定位從單目標(biāo)地理定位到更符合實(shí)際需求的多目標(biāo)地理定位。

陳淑瑜 2026/06/01 17:18

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(lèi)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(chē)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?chē)記錄儀視角”，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(lèi)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(lài)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

人工智能學(xué)術(shù)

CVPR 2026 圖像編輯趨勢(shì)梳理：從參考一張圖，到融合整個(gè)視覺(jué)世界

復(fù)雜視覺(jué)關(guān)系成為生成模型的新考題。

鄭佳美 2026/05/29 15:13

人工智能

研究成果｜CVPR 2026 面向隱私約束跨域語(yǔ)義分割的風(fēng)格自適應(yīng)泛化框架

當(dāng)模型內(nèi)部不可訪問(wèn)時(shí)，如何提升凍結(jié)語(yǔ)義分割模型的跨域泛化能力

陳淑瑜 2026/05/29 11:16

人工智能

CVPR 2026 Oral｜告別模型合并沖突！南大等提出OrthoReg：極簡(jiǎn)正交正則化，揭開(kāi)任務(wù)算術(shù)的底層機(jī)制

竟是預(yù)訓(xùn)練模型的什么內(nèi)在屬性，或者任務(wù)向量的什么特征，促成了這種解耦？

陳淑瑜 2026/05/29 10:57

人工智能

CVPR 2026｜視頻虛擬試穿新 SOTA！KeyTailor 虛擬換衣告別假質(zhì)感，15K 高清數(shù)據(jù)集 ViT-HD 已經(jīng)開(kāi)源。

026 年 CVPR 最新接收的 KeyTailor，用一套關(guān)鍵幀驅(qū)動(dòng)細(xì)節(jié)注入方案，不改動(dòng) DiT 主干、不加參、不降速，直接把服裝動(dòng)態(tài)細(xì)節(jié)、背景幀間一致性拉滿

陳淑瑜 2026/05/29 10:53

人工智能

CVPR 2026 | 1000萬(wàn)段駕駛視頻，教會(huì)模型如何估計(jì)相機(jī)位姿

不用百萬(wàn)級(jí) 3D 標(biāo)注，模型也能從普通駕駛視頻中學(xué)會(huì)「自己是怎么動(dòng)的」。Wayve 的 LA-Pose 試圖把未標(biāo)注視頻里的運(yùn)動(dòng)信號(hào)，轉(zhuǎn)化為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所需的相

陳淑瑜 2026/05/29 10:40

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