CVPR 2022 接收结果出炉！录用 2067 篇，接收数量上升24%（附最新论文速递）

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极市平台报道

刚才，计算机视觉三大顶级会议之一CVPR已公布2022年接收结果，共有2067篇接收论文。

目前所给出的接收论文编号链接为：

https://drive.google.com/file/d/15JFhfPboKdUcIH9LdbCMUFmGq_JhaxhC/view

近年来，CVPR从CVPR2019年5160篇有效贡献增加到CVPR2020年6656篇，再到CVPR2021的7500篇。虽然今年的有效贡献数据尚未发布，但我们可以从今年的贡献数量大致逆转，毕竟，去年接受了1663篇论文，今年有2067篇，增加了24%。

结果发表后，中了论文的同学在知乎、推特等社交媒体上还愿，同时也有作者展示了自己被接受的工作。

问题链接：https://www.zhihu.com/question/519162597

而在等待CVPRR当2022年给我们带来新技术的时候，我们可以去年对待它CVPR简要回顾2021。

2021 年 CVPR 共计接收了 1667 论文官方统计了各研究方向论文Oral数量和Poster计算机视觉学术研究算机视觉学术研究的发展趋势。其中，三维视觉 203 篇成为 CVPR2021 其次是计算摄影(147篇)、图像视频生成(142篇)、表征学习(133篇)、场景分析与理解(112篇)。

那么今年的热门方向是什么呢？你可以预测一波浪潮~

另外，虽然目前只能看到官方发表的接收论文ID，但经过小编的努力，我们也收集了两篇最新的文章CVPR收到2022年的论文，列表如下，大家可以先学习一下。

1. IFOR: Iterative Flow Minimization for Robotic Object Rearrangement

论文链接：https://arxiv.org/abs/2202.00732

项目主页：https://imankgoyal.github.io/ifor.html

组织:英伟达大学和普林斯顿大学

对于非结构化环境中的各种现实世界机器人应用，从视觉上准确地重新排列对象是一个关键问题。本文提出了端到端的方法 IFOR，用于给定原始和最终场景 RGBD 解决未知对象重新排列的挑战性问题。首先学习了一个光流模型，以纯粹从合成数据中估计对象的相对变换。然后在迭代最小化算法中使用该过程，以准确定位以前看不见的对象。该方法适用于混乱的场景和现实世界，只在合成数据上进行训练。

2. Unsupervised Activity Segmentation by Joint Representation Learning and Online Clustering

论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.13353

论文简介：提出了一种新的无监督活动分割方法，采用视频帧聚类作为预先任务，同时实施表示学习和在线聚类。这与以往按顺序表示学习和聚类的工作相比。作者利用视频中的时间信息，将保留活动时间顺序的时间合并到计算伪标签集群分配的标准最佳传输模块中。最佳时间传输模块使本文的方法能够学习无监督活动分割的有效表达。此外，与之前需要在离线聚类之前存储整个数据集的学习特征相比，本文可以在线处理一个小批量。

由于每年的 CVPR 所有论文和相关细节都需要等到6月会议正式召开。因此，在此之前，为了让大家更快地获取和学习计算机视觉前沿技术，极市会进入 CVPR 相关论文资源的整理包括最新CVPR论文解读、代码、技术直播、分方向盘点等。，基本上每天都会更新当天的新论文。

我们以前是对的CVPR2017～CVPR整理了2021年的论文，所以信息都是汇总的Github上，已经收获了8.3K star。我们今年也会对的 CVPR2022 实时跟进。

历届CVPR汇总技术资源

CVPR2022年论文分类汇总(部分节选)共30份 类别）

Github项目地址(点击阅读原文可跳转):

https://github.com/extreme-assistant/CVPR2022-Paper-Code-Interpretation

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