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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。

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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!

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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。

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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!

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语义分割(Semantic Segmentation)

2. Segment Anything

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?

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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!

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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!

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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!

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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

 
 

后台回复:CVPR2023,即可下载CVPR 2023论文和代码开源的论文合集

后台回复:ICCV2023,即可下载ICCV 2023论文和代码开源的论文合集

 
 
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