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报道丨极市平台

导读

CVPR2021结果出炉！你的论文中了吗？

就在刚刚，计算机视觉三大顶会之一CVPR2021接收结果已经公布，一共有1663篇论文被接收，接收率为27%。

目前所给出的接收论文编号是临时列表，链接为：

http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/accepted_paper_ids.txt

翻译：下面的链接是 CVPR 21 临时接收的论文编号列表。此列表可能会略有扩大，但除非出现不当行为等证据，否则我们不希望论文从接收列表中删除。注：极少数论文的最终决定因需要调查的情况而有所延迟；它们稍后可能会出现在CVPR2021官网的最终列表中。

统计资料：以下粗略统计资料可为您提供参考。在大约 7500 份提交材料中，有 5900 份提交了决策流程。其他或根据评论被撤回，或提交的文件格式不正确。决策过程中大约 27％的论文被接收。

近年来，CVPR的论文投稿量持续增加，从CVPR2019的5160篇有效投稿增长到CVPR2020年6656篇，而今年，有效投稿多达7500篇。可见计算机视觉方向仍为非常热门的方向，竞争越来越激烈。与此同时，在接受率方面，CVPR2019的接受率为25%，CVPR2020下降至22%，今年则明显上升至27%。

虽然我们目前还只能看到官方公布的接收论文ID，具体的接收论文还不清楚。今天结果出炉后，中了论文的同学们在知乎、推特等社交媒体纷纷晒出了自己的成果。同时，还有部分作者在社交媒体展示了自己被接收的工作，有些更是已经放出了开源代码。

图片来源：知乎问答（https://www.zhihu.com/question/446299297/answer/1755955558）

经过小编的努力，我们收集了一批论文以及来自作者的介绍（因为无官方通知，如有错误，欢迎指出），列表如下，大家可以先去阅读一番。

1.HourNAS: Extremely Fast Neural Architecture Search Through an Hourglass Lens

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.14446.pdf

2.Learning Student Networks in the Wild

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01186.pdf

代码链接：https://github.com/huawei-noah/DAFL

3.AdderSR: Towards Energy Efficient Image Super-Resolution

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2009.08891.pdf

代码链接：https://github.com/huawei-noah/AdderNet

4.ReNAS: Relativistic Evaluation of Neural Architecture Search

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.01523.pdf

5.Pre-Trained Image Processing Transformer

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2012.00364.pdf

6.UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.09094.pdf

7.Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2012.09838.pdf

注：在极市平台回复关键词“CVPR2021”，即可获取上述论文打包下载。

此外，在等待CVPRR2021为我们带来的新技术之时，我们可以对去年的CVPR2020进行简要的回顾。

2020年CVPR共计有1470篇接收论文，各方向的接收论文数量如下：

在2020年，目标检测与人脸方向热度经久不衰，目标跟踪、行人检测与重识别、图像分割等方向也占据大头，那么今年的热门方向将会有哪些？大家可以预测一波~

极市一直非常关注CVPR，在每年都会进行CVPR相关的论文资源整理，包括论文解读、代码、技术直播、分方向盘点、最佳论文汇总等，也得到了许多开发者的支持。在Github上，极市的CVPR盘点已经收获了5.7K star。在今年，我们也会对CVPR2021进行实时跟进。

Github项目地址（点击阅读原文即可跳转）：

https://github.com/extreme-assistant/CVPR2021-Paper-Code-Interpretation

本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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