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cvpr论文排版新上映_cvpr论文算是sci吗(2024年12月抢先看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

cvpr论文排版

科大少院学生如何斩获斯坦福全奖博士？大家好，今天我想跟大家分享一下我的申请经历，希望能给正在准备申请的你们一些参考。我是中国科学技术大学少院计算机方向的大四学生，前三年的GPA是4.06，在学院里计算机方向排名第一，还获得了两次国家奖学金。我的托福成绩是108，GRE成绩是333。我的研究兴趣主要集中在计算机视觉方面。从大二下学期开始，我就联系了张兰老师，加入了校内的实验室，开始做一些科研工作。大三暑假的时候，我申请了斯坦福的UGVR项目，主要做脸部建模方面的研究。到了大四，我在北京的MSRA实习，做视觉和图片分割方向的研究，还以一作的身份投了一篇CVPR论文。其实，我从大二下学期就开始跟世毕盟联系，准备申请工作。到了这个申请季，我最终拿到了斯坦福的PhD全奖以及CMU的MSML和MSCV的offer。我的申请经历其实也挺曲折的，但总的来说，我觉得关键还是要早规划、早准备。希望我的经历能给大家一些启发，祝大家申请顺利！𐟒ꀀ

何凯明加盟MIT，深度学习新星✨ Kaiming He最近更新了官网，确认了自己将加入MIT的消息。让我们回顾一下他在计算机视觉和深度学习领域的卓越成就。 He在深度残差网络（ResNets）方面的论文是2019年、2020年和2021年Google Scholar Metrics中被引用次数最多的论文之一。他的工作为现代深度学习模型的基础组件（如Transformers、AlphaGo Zero、AlphaFold）奠定了基础。在视觉对象检测和分割方面，He的Faster R-CNN和Mask R-CNN论文产生了重大影响，是这些领域被引用次数最多的论文之一。他在视觉自监督学习方面的作品也是CVPR 2020、2021和2022年发表的高被引论文。截至2023年7月，他的论文引用次数超过46万次，并且每年以超过10万次的速度增长。 He还获得了多个知名奖项，包括2018年PAMI青年研究员奖、CVPR 2009、CVPR 2016、ICCV 2017最佳论文奖、ICCV 2017最佳学生论文奖、CVPR 2009最佳论文荣誉奖、ECCV 2018、CVPR 2021、ICCV 2021的Everingham奖。 He的加入无疑将为MIT的深度学习研究注入新的活力，期待他在未来带来更多创新性的工作。

2022年CVPR精选200篇论文推荐最近周末我也没闲着，为了让大家能更快地获取和学习最新的计算机视觉技术，我特意整理了近200篇精选论文，涵盖了目前最热门的研究方向𐟔壀‚下面给大家简单介绍一下这些论文的主题𐟑‡ 𐟓ƒ GCN、GNN 𐟓ƒ GAN 𐟓ƒ 迁移学习 𐟓ƒ 目标检测：(2D、3D) 𐟓ƒ 目标跟踪 𐟓ƒ 模型训练 𐟓ƒ 异常检测、伪装目标检测、视频、人物交互、关键点、消失点、车道线、边缘检测 𐟓ƒ 监督学习 𐟓ƒ 分割：（语义分割、图像分割、全景分割） 𐟓ƒ 多模态：视听学习、视觉﹣语言 𐟓ƒ 主动学习元学习 𐟓ƒ 图像转换、生成、合成、处理 𐟓ƒ 图像质量评估﹣人脸 𐟓ƒ 三维视觉(三维重建、3D点云) 𐟓ƒ 人脸识别、人脸生成合成﹣重建﹣编辑﹣伪造以上就是这些论文的大纲展示。

深度学习论文，baseline真相！在深度学习论文中，压低baseline的现象并不罕见。当reviewer询问时，我们通常会解释说重新训练了模型，或者调整了某些参数和随机种子。如果没有确凿的证据，我们可能会选择不回答，或者随意搪塞过去。𐟘… 更令人担忧的是，许多论文中的ablation study存在造假现象，包括许多CVPR的文章。这些研究是否真的进行了，或者是否只是为了支持论文的结论，这往往不得而知。毕竟，即使公开了源码，也很少有人会逐一验证每个部分的实验结果。𐟔 此外，选择性对比也是一个普遍存在的问题，尤其在CVPR中尤为明显。例如，在3D检测中，排行榜上的文章往往都是第一，这让人不禁怀疑其真实性。𐟤” 在2023年，我们也见过一些正常训练的论文，比如在KITTI Car Moderate上取得了83 AP的成绩，并发表在某IEEE顶刊上。然而，作者却声称效果很好，这其中的原因，懂得人都懂。𐟘‰ 总的来说，深度学习论文中的baseline操作是一个值得关注的问题，需要更多的透明度和严格的审查来确保科研的诚信和可靠性。𐟔𐟓š

如何用两阶段注意力采样找到副业？大家好，今天我想和大家分享一下我最近阅读的一篇论文笔记，主题是关于如何在超高分辨率图像中找到目标对象（ROI）的。这篇文章来自CVPR2022，真的很有意思，特别是对于那些和我一样在做图像处理或者计算机视觉的朋友们。为什么分享阅读笔记？𐟓š 首先，我觉得分享阅读笔记有几个好处：快速了解文章内容：用简练的语言总结文章内容，帮助大家快速了解这篇文章在做什么，怎么做。如果你觉得有必要精读，可以自行下载原文。加深印象：分享也是一种输出，这样可以帮助自己加深对文章的理解，理清自己的思维。结交朋友：通过分享文章，可以找到一些感兴趣的朋友，大家一起探讨问题。找到副业：希望这种方法能帮助我找到适合自己的副业。文章背景和问题𐟓ˆ 这篇文章主要讨论的是超高分辨率图像（几亿像素，几千万像素）中目标对象（ROI）特别小的问题。现有的方法要么没有充分利用这类数据集的特点（图片大，有用信息少），要么有利用这个特点，但对于非常大的图片（十亿像素）没有做出突破。方法与创新点𐟔 这篇文章提出了一种两阶段注意力特征采样降分辨率的方法，并结合了对比学习。具体来说，他们先用两阶段注意力采样降低分辨率，然后再用神经网络进行分类。这个方法的创新点主要有两个：使用了两阶段attention采样降低分辨率将attention采样降分辨率与对比学习结合起来，负样本就是采用的原样本（有文献支持）实验结果𐟓Š 实验结果部分真的很有说服力，大家可以看看图片，效果真的很不错。总结与启示𐟌Ÿ 总的来说，这篇文章的方法还是很值得借鉴的，实验分析也写得很好。很多时候，自己的创新点并不比顶会差，但就是不中，可能写作就是最重要的原因。希望大家能从这篇文章中受到启发，找到适合自己的副业！希望这篇笔记对大家有所帮助！如果有任何问题或想法，欢迎在评论区交流哦！𐟘Š

AI人工智能科研与职业发展全攻略 𐟌Ÿ 个人背景：复旦大学博士，港中文博士后 𐟓ˆ 研究方向：专注于人工智能相关领域，包括但不限于计算机视觉、模型设计与优化、AI在科学领域的应用 𐟒𜠨𞅥Ｅ†…容：涵盖找工作、实习、科研及PhD申请包括简历修改、面试技巧指导、PhD申请寻求联系、科研入门指导等相同研究方向的可以一起进行课题和项目研究，有机会发表高质量论文（需共同努力） 𐟕’ 辅导方式：一对一线上辅导，时间双方协商 𐟏† 2024年成就：近五年发表多篇TPAMI、IJCV、CVPR、NeurlPS等高水平论文曾获ICME最佳学生论文奖、CVPR口头报告奖、研究生数学建模国家一等奖及华为专项奖（Top10）等荣誉

华为2012实验室AI安全岗位全解析 𐟎“ 教育背景：211本科和硕士，硕士毕业于目标院校 𐟓Š 研究方向：AI安全 𐟓‘ 论文发表：1篇ECCV，1篇EI水会，1篇CCF-A Trans在投，1篇NAACL二作在投 𐟒𜠥𙠧𛏥Ž†：两段中小厂大模型相关实习 𐟤” 学历要求：不确定华为2012实验室对学历的要求，非常想去那里 𐟓 主管评价：研究方向与实验室非常匹配 𐟚련Œ业建议：不建议硕士全身心投入AI安全研究，尽管该领域越来越热门，但工业界需求有限，除非有明确的读博计划。同学有一篇NDSS论文，但对就业帮助不大，CVPR才是就业市场的关键。

SCI选题秘籍！速来get𐟔劥“ˆ哈，别夸我，导师都说很少见到从零开始就能这么快确定SCI选题的学生。看来我还是挺优秀的嘛，幸好有大佬的帮助。下面就来分享一下我是如何迅速找到选题的𐟑‡ 确定选题的方法想要找到一个“小而美”的选题，就像在金山里找金子一样。以下是具体步骤：找到含金量最高的信息源 𐟏… 首先，翻阅你所在领域近三年的顶级会议文章。比如，NLP领域主要看ACL、NAACL、EMNLP的文章，CV领域主要看CVPR、ECCV、ICCV的文章，机器学习领域主要看NIPS、ICLR、ICML的文章，图与数据挖掘领域主要看KDD、WWW、SIGIR的文章。只看论文标题 𐟓„ 浏览找到的顶级会议文章的标题列表，根据直观易懂且小众的原则，选出10-20篇论文准备看摘要。精读摘要 𐟔 仔细阅读选出的10-20篇论文的摘要，找出3-5篇你觉得自己能搞懂的论文，仍然是按照直观易懂且小众的原则排序。确定研究topic 𐟎𒾨ﻨ🙳-5篇论文，对每篇论文涉及的topic回答以下几个问题：这个topic目前有哪些公认的baseline和公认的评价数据集；这些baseline是不是特别复杂；数据集是不是已经被刷到饱和；代码是不是自己很快能看懂并运行起来。通过以上步骤，你就能迅速找到一个适合自己的研究topic啦！希望这些方法对你有帮助，祝你好运！𐟍€

港科大人工智能博士全奖名额，快来申请！ 𐟑袀𐟏륯𜥸ˆ介绍： Jiaya Jia 是香港科技大学计算机科学及工程学系的讲座教授，同时也是冯诺依曼研究所所长。他于 2004 年加入香港中文大学担任助理教授，并在 2015 年晋升为正教授。2024 年，他移居香港科技大学。Jia 在 2004 年与 Microsoft Research 联合获得计算机科学博士学位。2003 年 3 月至 2004 年 8 月，他在 Microsoft 担任访问学者。2007 年，他在 Adobe Research 进行了合作研究。 Jiaya Jia 是 IEEE Fellow，他的研究领域包括计算机视觉、语言和深度学习技术的高级开发，如图像/视频理解、大型 X 模型、多模态 AI 和生成式 AI。他的论文在 Google Scholar 上被引用超过 80,000 次，H-index 超过 110。 Jia 的论文获得了多项奖项，包括 2023 年 SIGGRAPH 亚洲时间测试奖、2022 年 CVPR 最佳论文决赛入围者和 2012 年 NPAR 最佳论文奖。多年来，他一直被斯坦福大学评为全球前 2% 被引用次数最多的科学家之一。他的团队中有 40 多名博士和学者，现在活跃在学术界和工业界，成为 AI 技术领域的领导者。 𐟔研究方向：计算机视觉深度学习大型 X 模型人工智能如果你对以上方向感兴趣，不妨考虑申请香港科技大学的人工智能全奖博士项目！

牛人：27岁博士毕业直接成为上海交大博导！这位年轻的博导名叫张林峰，1997年出生于山东潍坊。今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰的研究方向为高效的人工智能（Efficient AI）包括大模型、图像视频生成模型人工智能数据集的压缩与加速等。他以主要作者身份在国际高水平学术会议与期刊上发表二十余篇，论文被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。曾获北京市优秀毕业生，清华大学优秀博士论文，微软学者奖学金（亚洲共十二名），清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。毕业时，张林峰放弃了多家企业给出的百万薪资，选择到上海交通大学人工智能学院任教，开展科研与教育工作。

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