【Computer Vision】计算机视觉领域三大顶级国际会议_计算机视觉computational vision还是computer vision

作者：Gausst松鼠会 | 2024-05-25 13:29:35

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计算机视觉computational vision还是computer vision

从论坛转载：

与所有其它学术领域都不同，计算机科学使用会议而不是期刊作为发表研究成果的主要方式。目前国外计算机界评价学术水平主要看在顶级学术会议上发表的论文。特别是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域，顶级会议才是王道。（但中国目前的国情不同于国外，我国主要看在学术期刊上发表的SCI论文。这种“一切以SCI期刊为评价标准”的做法已有不少批评。）

会议论文比期刊论文更重要的原因是：（1）因为机器学习、计算机视觉和人工智能领域发展非常迅速，新的工作层出不穷，如果把论文投到期刊上，一两年后刊出时就有点out了。因此大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上，这些顶级会议完全能反映“热门研究方向”、“最新方法”。（2）很多经典工作大家可能引的是某顶级期刊上的论文，这是因为期刊论文表述得比较完整、实验充分。但实际上很多都是在顶级会议上首发。比如PLSA, Latent Dirichlet Allocation等。（3）如果注意这些领域大牛的pulications，不难发现他们很非常看重这些顶级会议，很多人是80%的会议+20%的期刊。即然大牛们把最新工作发在顶级会议上，有什么理由不去读顶级会议？

作为刚入门的CV新人，有必要记住计算机视觉方面的三大顶级国际会议：ICCV，CVPR和ECCV，统称为ICE。

ICCV的全称是International Comference on Computer Vision（上一篇文章介绍我自己的id的时候介绍过，呵呵），正如很多和他一样的名字的会议一行，这样最朴实的名字的会议，通常也是这方面最nb的会议。ICCV两年一次，与ECCV正好错开，是公认的三个会议中级别最高的。它的举办地方会在世界各地选，上次是在北京，下次在巴西，2009在日本。iccv上的文章看起来一般都比较好懂，我是比较喜欢的。

CVPR的全称是International Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。

ECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，是一个欧洲的会议。虽然名字不是International，但是会议的级别不比前面两个差多少。欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。

总的来说，以上三个会议是做计算机视觉人必须关注的会议，建议每一期的oral都要精读，poster挑自己相关的仔细看看。如果有好的进一步的想法，可以马上发表，因为他们已经是最新的了，对他们的改进通常也是最新的。同时如果你做了类似的工作，却没有引用这些会议的文章，很有可能会被人指出综述部分的问题，因为评审的人一般都是牛人，对这三个会议也会很关注的。

ICCV/CVPR/ECCV三个顶级会议, 都在一流会议行列, 没有必要给个高下. 有些us的人认为ICCV/CVPR略好于ECCV,而欧洲人大都认为ICCV/ECCV略好于CVPR。

笔者就个人经验浅谈三会异同, 以供大家参考和讨论. 三者乃cv领域的旗舰和风向标,其oral paper (包括best paper) 代表当年度cv的最高水准, 在此引用Harry Shum的一句话, 想知道某个领域在做些什么, 找最近几年此领域的proceeding看看就知道了. ICCV/CVPR由IEEE Computer Society牵头组织, ECCV好像没有专门负责的组织. CVPR每年(除2002年)都在美国开, ECCV每两年开一次,仅限欧洲, ICCV也是每两年一次, 各洲轮值. 基本可以保证每年有两个会议开, 这样研究者就有两次跻身牛会的机会.

就录取率而言, 三会都有波动. 如ICCV2001录取率>30%, 且出现两个人(华人)各有三篇第一作者的paper的情况, 这在顶级牛会是不常见的 (灌水嫌疑). 但是, ICCV2003, 2005两次录取率都很低, 大约20%左右. ECCV也是类似规律, 在2004年以前都是>30%, 2006年降低到20%左右. CVPR的录取率近年来一直偏高, 从2004年开始一直都在[25%,30%].最近一次CVPR2006是28.1%, CVPR2007还不知道统计数据. 笔者猜测为了维持录取paper的绝对数量, 当submission少的时候录取率偏高, 反之偏低, 近几年三大会议的投稿数量全部超过1000, 相对2000年前, 三会录取率均大幅度降低, 最大幅度50%->20%. 对录取率走势感兴趣的朋友, 可参考http://vrlab.epfl.ch/~ulicny/statistics/(CVPR2004的数据是错的),http://www.adaptivebox.net/research/bookmark/CICON_stat.html .

显然, 投入cv的人越来越多,这个领域也是越来越大, 这点颇不似machine learning一直奉行愚蠢的小圈子主义. 另外一点值得注意, ICCV/ECCV只收vision相关的topic, 而cvpr会收少量的pattern recognition paper, 如fingerprint等, 但是不收和image/video完全不占边的pr paper,如speech recognition等. 我一个朋友曾经review过一篇投往CVPR的speech的paper, 三个reviewer一致拒绝, 其中一个reviewer搞笑的指出, 你这篇paper应该是投ICASSP被据而转投CVPR的. 就topic而言, CVPR涵盖最广. 还有一个没有验证过的原因导致CVPR录取率高: 很多us的researcher不愿意或没有足够的经费到us以外的地方开会, 故CVPR会优先接收很多来自us的paper (让大家都happy).

以上对三会的分析对我们投paper是很有指导作用的. 目前的research我想绝大部分还是纸上谈兵, 必经 read paper -> write paper -> publish paper -> publish paper on top conferences and journals流程. 故了解投paper的一些基本技巧, 掌握领域的走向和热点, 是非常必要的. 避免做无用功,选择切合的topic, 改善presentation, 注意格式 (遵守规定的模板), 我想这是很多新手需要注意的问题. 如ICCV2007明文规定不写summary page直接reject, 但是仍然有人忽视, 这是相当不值得的.

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