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  • CVPR 计算机视觉与模式识别会议

    CVPR （计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉领域公认的顶级会议，我们聚焦其中的图像理解、三维重建、生成模型与底层视觉等核心议题。在这里，我们以精简、客观的方式梳理论文脉络，为视觉领域的研究者与从业者提供一份可靠的技术索引。
热门论文 热门议题 高校表现 企业表现 过往报道
人工智能

GAIR Paper 097：几何智能研究盘点：从看见形状，到理解运动与交互 | CVPR 2026

可动结构、4D 表征与高效重建登场。
 郑佳美 2026/06/08 10:33
人工智能

GAIR Paper 096：支撑春晚合肥 7 分钟的4K画面奇观 PS-SR让视频超分不用在速度与质量间为难 | CVPR 2026

成果被计算机视觉顶级会议 CVPR 2026接收。
 郑佳美 2026/06/08 10:26
人工智能

GAIR Paper 095：NTU 曹子昂教授团队：破解 3D 标注成本难题，只需一张图片丨CVPR 2026

PhysX-Anythingt：可从一张照片自动生成可用于机器人训练的物理 3D资产。
 郑佳美 2026/06/05 19:02
机器人

CVPR 2026 Findings | RAF：让 3D Gaussian Splatting 从“高保真可看”走向“物理可交互”

通过 RAF，真实捕获的 3DGS 资产能够在复杂场景中与标准 CG 资产进行双向物理交互
 陈淑瑜 2026/06/05 18:52
人工智能

CVPR 2026 Highlight | 慕尼黑工业大学&英伟达等提出 VideoCUPS：利用运动与深度线索,首个无监督视频全景分割框架，性能刷新 SOTA

VideoCUPS的核心魅力在于：完全不需要人类标注，仅凭普通的单目视频，就能“自学”成才，实现高质量的视频全景理解。
 陈淑瑜 2026/06/05 18:38
业界

CVPR 2026：深度学习的「标准件」，正在被逐个拆掉

注意力的浮点精度不是必须的，归一化流的"精确可逆"是可以放弃的……
 二维马晓宁 2026/06/04 18:06
人工智能

CVPR 2026 I SD-FSMIS：把Stable Diffusion改造成小样本医学分割利器

医学图像分割一直有一个绕不开的问题：标注太贵，而且很难覆盖所有临床场景。
 陈淑瑜 2026/06/04 14:56
人工智能

CVPR 2026 Oral 精选论文：当视觉AI进入“可信时代”，它们正在重新定义未来

视觉AI开始从能力竞争走向可信竞争。
 陈淑瑜 2026/06/04 14:48
人工智能

CVPR 2026会中炸场：无监督光流登顶KITTI，VLN驾车甩开GPT-5，具身智能全面屠榜

CVPR会中三日：光流封神、VLN入车、具身屠榜
 陈淑瑜 2026/06/04 14:43
人工智能

GAIR Paper 093：港中深王方鑫团队：3D 重建的「玻璃杯难题」，终于被摆上台面丨CVPR 2026

3DReflecNet：一个专为玻璃、金属与陶瓷等材料建立的大规模数据集。
 郑佳美 2026/06/04 11:50
人工智能

CVPR2026 | F2Net: 悉尼大学等提出自适应频率分解用于高分辨率遥感影像语义分割

基于自适应频率分解的多分支网络 F2Net，将超高分辨率遥感图像分解为高频与低频分量分别处理，兼顾细节保留与语义建模
 陈淑瑜 2026/06/03 18:48
人工智能

CVPR-2026｜当自动驾驶遇到视觉语言导航！DriveVLN：甩掉昂贵高精地图、仅凭一句指令实现裸车自主导航

DriveVLN全新任务在CARLA首创规划+大模型选择双分支架构，经过监督+强化混合训练，车库泊车实测表现碾压GPT-5、Qwen等主流多模态大模型。
 陈淑瑜 2026/06/03 18:45
人工智能

CVPR2026 | PWOOD: 上交团队提出部分弱监督有向目标检测方法！

部分弱监督有向目标检测（PWOOD），仅使用少量水平框或单点弱标注数据，并充分利用大量无标注数据进行训练，在大幅降低标注成本的同时，与半监督方法相当甚至更优
 陈淑瑜 2026/06/03 18:42
人工智能

CVPR 2026 | VesMamba：3D肺部血管精确分割法

CVPR是计算机视觉与模式识别领域的全球顶级旗舰会议，与ICCV、ECCV并称计算机视觉三大顶会，由IEEE主办，为CCF-A类会议、CSRankings核心顶
 陈淑瑜 2026/06/03 16:16
人工智能

CVPR 2026 Oral | 清华+阿里发布ViT³：解锁「视觉TTT」新架构，突破Transformer复杂度瓶颈

Vision Test-Time Training （ViT³）模型在各类视觉任务中表超越了现有线性复杂度模型，同时保持并行计算和高推理速度。
 陈淑瑜 2026/06/02 17:58
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