ICCV 2023 接收结果出炉！再创历史新高！录用2160篇！(附6篇最新论文)

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2023 年 7 月 14 日13:03，ICCV 2023 顶会论文接收结果出炉！这次直接放出论文 Accepted Paper ID List。这也意味着：The ICCV2023 social media ban is over.

根据 ID List 可知 ICCV 2023一共 收录 2160 篇（List中最大的ID是12782，但目前并不清楚所有ID数量，以及有效投稿数量）。

有网友统计了 ID List 中ID分布的直方图，其中有两个大段空白跨越：32直接跳至1029，以及7588直接调至8592。

ICCV 2023 会议将于 2023 年 10 月 2 日至 6 日在法国巴黎（Paris）举行。这次线下会议将会有一大波国内的学者线下参加学术交流（公费旅游bushi）。

PS：论文已收录的同学可以添加微信：CVer333，备注ICCV 2023中奖+昵称，或者联系CVer小助手，她会拉你进ICCV 2023巴黎开会群。仅限论文收录的同学加入！非诚勿扰！

Amusi 简单预测一下，ICCV 2023 收录的工作中 " 扩散模型、多模态、预训练、大模型、基础模型、AIGC" 相关工作的数量会显著增长。

本文快速整理了6篇 ICCV 2023 最新工作，内容如下所示。如果你想持续了解更多更新的 ICCV 2023 论文和代码，大家可以关注CVer计算机视觉知识星球以及ICCV2023-Papers-with-Code，在CVer公众号后台回复：ICCV2023，即可下载，链接如下：

https://github.com/amusi/ICCV2023-Papers-with-Code

这个项目是从2021年开始，累计提交了很多次！Star数已经破千+！很开心能帮助到一些同学。

如果你的 ICCV 2023 论文接收了，欢迎提交 issues~

NeRF

1. IntrinsicNeRF: Learning Intrinsic Neural Radiance Fields for Editable Novel View Synthesis

• 单位：浙江大学(章国锋团队), ETH Zurich, 微软

• Homepage: https://zju3dv.github.io/intrinsic_nerf/

• Paper: https://arxiv.org/abs/2210.00647

• Code: https://github.com/zju3dv/IntrinsicNeRF

本文将本征( intrinsic)分解引入神经渲染中，并提出了IntrinsicNeRF本征神经辐射场，可以将场景分解为反射层、shading层和残差层，可获得高保真新颖的视图合成，代码即将开源！

语义分割(Semantic Segmentation)

2. Segment Anything

• 单位：Meta AI
  

• Homepage: https://segment-anything.com/

• Paper: https://arxiv.org/abs/2304.02643

• Code: https://github.com/facebookresearch/segment-anything

• 中文解读：CV不存在了？Meta发布"分割一切"AI模型，CV或迎来GPT-3时刻！

截止2023年7月14日，SAM的被引用量高达300+！github stars数突破36000+！数据集和代码已开源！这是要提前预定 Best Paper？

3D目标检测(3D Object Detection)

3. PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images

• 单位：旷视科技(张祥雨等人)
  

• Paper: https://arxiv.org/abs/2206.01256

• Code: https://github.com/megvii-research/PETR

PETRv2：一个从多摄像头图像中进行 3D 感知的统一框架，其通过时序建模和多任务学习扩展了 PETR 基线，在3D目标检测和BEV分割上表现出色！代码已开源！

4. DQS3D: Densely-matched Quantization-aware Semi-supervised 3D Detection

• 单位：清华大学
  

• Paper: https://arxiv.org/abs/2304.13031

• Code: https://github.com/AIR-DISCOVER/DQS3D

DQS3D：一种用于半监督3D目标检测的密集匹配量化感知框架，通过利用密集匹配而非proposal匹配，并通过解决量化误差问题，在ScanNet v2和SUN RGB-D两个基准上实现了显著性能改进，代码已开源！

视频理解(Video Understanding)

5. Unmasked Teacher: Towards Training-Efficient Video Foundation Models

• 单位：中科院, 国科大, 上海AI Lab, 港大, 南大
  

• Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16058

• Code: https://github.com/OpenGVLab/unmasked_teacher

UMT：一个高效训练视频基础模型的新方法，充分利用图像基础模型作为教师，通过掩码学习的方式节省视频训练开销。仅用32张A100从头训练6天，ViT-L/16在多个单模态和多模态视频任务上表现优异！代码即将开源！

低光照图像增强(Low-light Image Enhancement)

6. Implicit Neural Representation for Cooperative Low-light Image Enhancement

• 单位：北大(深圳), 鹏城实验室, 大连理工, UIUC
  

• Paper: https://arxiv.org/abs/2303.11722

• Code: https://github.com/Ysz2022/NeRCo

NeRCo：一种用于协作低光照图像增强的隐式神经表示方法，其将现实场景的多种退化因素与可控的拟合函数结合起来，从而具有更好的鲁棒性和卓越的有效性，代码即将开源！

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CVPR 2023 / ICCV 2023论文和代码下载

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