机器视觉论文研究

以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。

标定好的真实数据

ICCV论文是计算机视觉领域最高级别的会议论文。

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

CVPR录用标准

CVPR有着较为严苛的录用标准，会议整体的录取率通常不超过30%，而口头报告的论文比例更是不高于5%。而会议的组织方是一个循环的志愿群体，通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的，也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。

通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席（area chair)决定论文是否可被接收。