CVPR 2024錄用結果出爐！2719篇論文被接收，錄用率23.6%
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CVPR 2024最終錄用結果公布了！
剛剛，CVPR官方發文稱，今年共提交了11532份有效論文，2719篇論文被接收，錄用率為23.6%。
與去年相比，共有9155篇論文提交，2359篇論文接收，錄用率降低2.2%。
官方給的回復是，數據每年都會有波動的。
據統計，CVPR的投稿量在2010-2016的7年間僅從1724份增加到2145份，在2017年后則迅速飆升，進入快速增長期。
2019年首次突破5000，至2022年投稿數已達到8161份，去年一年共9155份論文提交，創下了最高提交記錄。
可見，今年論文投稿數也是創下最新記錄。
CVPR、ICCV、ECCV被譽為計算機視覺和模式識別領域最頂級的學術會議。與另兩個頂會不同，CVPR每年舉辦一次。
CVPR 2024將于6月17日-21日在美國西雅圖召開。
CVPR錄用出爐
現在，錄用的童鞋們可以登錄OpenReview查看自己的論文將以poster或者talk形式發表。
2719篇被接收論文中，具體錄用情況：
- Poster論文有2305篇，占比84.8%。CVPR組委會將以Poster形式展示論文。
- Poster（Highlight）被所在地區主席認為特別有趣或具有創新性的論文，今年共有324篇（11.9%）。
- Oral論文共有90篇，占比3.3%。錄用者可以15分鐘介紹自己的論文。
另外，今年共有24位高級區域主席、477位區域主席，以及9,872位審稿人。
接下來，一起看看都有哪些論文被錄用。
網友曬出成績單
提升了3D網格的生成質量的架構MeshGPT被今年CVPR所錄用。
受語言生成模型Transformer的啟發，研究者提出了MeshGPT，采用了一種直接序列生成方法，將三角形網格合成為三角形序列。
來自Allen AI機構的研究人員發起的大模型、多模態和MOE模型開放式研究計劃——LL3M被CVPR接收。
這項研究的目標是：
- 在JAX/Flax中構建開源代碼庫，支持LLM、LMM和MOE模型的大規模訓練。- 記錄和分享實施和訓練模型的歷程和訣竅。
- 提出一些新的令人興奮的東西——以可學習的模型「湯」初始化的多模態Branch-Train-MiX版本。
來自多倫多大學等機構的最新論文被接收為Oral。
本文提出了一個通用的矢量化地圖不確定性表述，并擴展了多個最先進的在線地圖估計方法，使其額外輸出不確定性估計，而不會降低純建圖性能。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.16439.pdf
香港大學團隊提出的Total-Decom被CVPR 2024錄用。最新算法可以分解重建的網格，為單個物體和背景生成高質量的網格，只需最少的人工標注。
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