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CVPR 計算機視覺與模式識別會議
CVPR (計算機視覺與模式識別會議)是計算機視覺領域公認的頂級會議,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,為視覺領域的研究者與從業(yè)者提供一份可靠的技術索引。
熱門論文
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過往報道
機器人
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)能夠在復雜場景中與標準 CG 資產(chǎn)進行雙向物理交互
陳淑瑜
2026/06/05 18:52
人工智能
CVPR 2026 Highlight | 慕尼黑工業(yè)大學&英偉達等提出 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:完全不需要人類標注,僅憑普通的單目視頻,就能“自學”成才,實現(xiàn)高質量的視頻全景理解。
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TTT」新架構,突破Transformer復雜度瓶頸
Vision Test-Time Training (ViT3)模型在各類視覺任務中表超越了現(xiàn)有線性復雜度模型,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)合哈佛大學組成的研究團隊推出了 CHAI(Critique-based Human-AI Oversight),一整套從「標注體系」「可擴展監(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Token?基于代理去噪的擴散模型加速框架
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
人工智能
交大登頂!CVPR 2026高校論文接收Top 10出爐,中山大學超越清華
上海交大46篇位列第一,西湖大學憑4位學者22篇闖入前十
陳淑瑜
2026/06/01 17:10
人工智能
獨攬11篇!CVPR 2026論文數(shù)量Top 20華人學者出爐,誰是最強科研機器?
從這份榜單,讀懂中國AI科研的真實實力格局。
陳淑瑜
2026/06/01 16:11
人工智能
CVPR 2026 Oral|Google × TUM:LILA 想讓每個像素都有自己的時空特征
LILA 盯的是一個很基礎、但常常被繞開的點:視覺 foundation model 很強,但很多輸出仍然是 patch-level feature。
陳淑瑜
2026/06/01 15:41
人工智能
CVPR26開源 | ClipGStream:首個同時支持大運動和長序列的4D重建框架,動態(tài)高斯重建新SOTA
ClipGStream一種全新的 Clip-Stream 混合動態(tài)重建框架,首次在統(tǒng)一框架中同時解決了長序列建模與大尺度運動重建難題。
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:對齊高階動力學,讓單目人體動作恢復告別“滑步”與“抖動”
通過顯式地預測并對齊這些高階動力學特征,HTD-Refine 成功讓單目視頻恢復出的動作變得既絲滑又真實。
陳淑瑜
2026/06/01 15:13
人工智能
CVPR 2026|不用 fine-tuning,也不用 SAM,DINOv3 能直接學會分割嗎?INSID3 平均高 7.5 個點
INSID3 的分量在于,它不是只在一個 benchmark 上贏,而是在 semantic、part、personalized 三類任務里都把單 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駕駛傳感器:長尾數(shù)據(jù)終于能進仿真了
?Waymo 提出 Sensor2Sensor ,用 4D Gaussian Splatting 先把自家自動駕駛日志渲染成“行車記錄儀視角”,再訓練擴散模型把
陳淑瑜
2026/06/01 14:43
人工智能
CVPR-2026 Highlight | 機器人如何“知之為知之”!AbstainEQA:具身問答棄權能力基準重磅發(fā)布
南洋理工大學MARS Lab與NPL Lab聯(lián)合打造首個具身問答棄權基準AbstainEQA,實測發(fā)現(xiàn)頂尖模型棄權能力僅達人類47%,為安全人機交互劃定全新標準
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特征,即插即用!
ParTY:富有表現(xiàn)力的文本到動作合成的部分指南
陳淑瑜
2026/05/29 16:28
人工智能
CVPR 2026 | 同濟大學破解SNN追蹤難題:SpikeTrack實現(xiàn)精度與能效雙SOTA!
SpikeTrack不僅在SNN追蹤器中達到了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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