計算機視覺研究方向進展
最新計算機視覺動態哪裡看?
1 背景
會議論文比期刊論文更重要的原因是：（1）因為機器學習、計算機視覺和人工智慧領域發展非常迅速，新的工作層出不窮，如果把論文投到期刊上，一兩年後刊出時就有點out了。因此大部分最新的工作都首先發表在頂級會議上，這些頂級會議完全能反映“熱門研究方向”、“最新方法”。（2）很多經典工作大家可能引的是某頂級期刊上的論文，這是因為期刊論文表述得比較完整、實驗充分。但實際上很多都是在頂級會議上首發。比如PLSA, Latent Dirichlet Allocation等。（3）如果注意這些領域大牛的pulications，不難發現他們很非常看重這些頂級會議，很多人是80%的會議+20%的期刊。即然大牛們把最新工作發在頂級會議上，有什麼理由不去讀頂級會議？
2 頂級會議
2.1 三大CV頂級會議
作為剛入門的CV新人，有必要記住計算機視覺方面的三大頂級國際會議：ICCV，CVPR和ECCV，統稱為ICE。
- CV的全稱是International Comference on Computer Vision，正如很多和他一樣的名字的會議一行，這樣最樸實的名字的會議，通常也是這方面最nb的會議。ICCV兩年一次，與ECCV正好錯開，是公認的三個會議中級別最高的。它的舉辦地方會在世界各地選，上次是在北京，下次在巴西，2009在日本。iccv上的文章看起來一般都比較好懂，我是比較喜歡的。
- CVPR的全稱是International Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。這是一個一年一次的會議，舉辦地從來沒有出過美國，因此想去美國旅遊的同學不要錯過。正如它的名字一樣，這個會上除了視覺的文章，還會有不少模式識別的文章，當然兩方面的結合自然也是重點。
- ECCV的全稱是Europeon Conference on Computer Vision，是一個歐洲的會議。雖然名字不是International，但是會議的級別不比前面兩個差多少。歐洲人一般比較看中理論，但是從最近一次會議來看，似乎大家也開始注重應用了，oral裡面的demo非常之多，演示效果很好，讓人賞心悅目、歎為觀止。不過歐洲的會有一個不好，就是他們的人通常英語口音很重，有些人甚至不太會說英文，所以開會和交流的時候，稍微有些費勁。
總的來說，以上三個會議是做計算機視覺人必須關注的會議，建議每一期的oral都要精讀，poster挑自己相關的仔細看看。如果有好的進一步的想法，可以馬上發表，因為他們已經是最新的了，對他們的改進通常也是最新的。同時如果你做了類似的工作，卻沒有引用這些會議的文章，很有可能會被人指出綜述部分的問題，因為評審的人一般都是牛人，對這三個會議也會很關注的。
ICCV/CVPR/ECCV三個頂級會議, 都在一流會議行列, 沒有必要給個高下. 有些us的人認為ICCV/CVPR略好於ECCV,而歐洲人大都認為ICCV/ECCV略好於CVPR。
筆者就個人經驗淺談三會異同, 以供大家參考和討論. 三者乃cv領域的旗艦和風向標,其oral paper (包括best paper) 代表當年度cv的最高水準, 在此引用Harry Shum的一句話, 想知道某個領域在做些什麼, 找最近幾年此領域的proceeding看看就知道了. ICCV/CVPR由IEEE Computer Society牽頭組織, ECCV好像沒有專門負責的組織. CVPR每年(除2002年)都在美國開, ECCV每兩年開一次,僅限歐洲, ICCV也是每兩年一次, 各洲輪值. 基本可以保證每年有兩個會議開, 這樣研究者就有兩次躋身牛會的機會.
2.2 其他會議
- 機器學習頂級會議：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）
- 計算機視覺和影象識別：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）
- 人工智慧：IJCAI, AAAI; （期刊AI）
- 另外相關的還有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。
特別是，如果做機器學習，必須地，把近4年的NIPS, ICML翻幾遍；如果做計算機視覺，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻幾遍。
3 論文下載
以上期刊很多論文都可以在網上免費下載，在CV方面如：CVPapers，NIPS，JMLR(期刊)，COLT和ICML(每年度的官網)．