CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)是计算机视觉领域中顶级的国际会议,汇集了全球最前沿的研究成果。CVPR 2024 的论文决策现已可以在 OpenReview 平台上查看。为方便这些论文与开源项目的访问与使用,该项目汇总了CVPR 2024年通过的论文和其相关的开源项目,形成了一个有组织、有条理的合集。
本项目提供了一个详细的分类目录,涵盖了多种计算机视觉深度学习任务及其相关领域,每个主题下列出了相关论文和开源代码链接。这些主题包括但不限于:
3D Gaussian Splatting (3DGS): 这一部分涉及使用高斯分布模型进行三维渲染的论文。
Avatars 和 Backbone: 关注人物虚拟化及深度学习模型的骨架优化。
CLIP 和 MAE: 涉及多模态的视觉-语言学习及自监督学习方法。
Embodied AI 和 GANs: 涵盖了与具身人工智能和生成对抗网络的论文。
多模态大语言模型(MLLM)和大语言模型(LLM): 这些领域致力于改进自然语言处理与计算机视觉的融合。
目标检测(Object Detection)和异常检测(Anomaly Detection): 研究提高目标检测效率的方法以及异常检测的新进展。
医学图像(Medical Image)和自动驾驶(Autonomous Driving): 包括医疗影像处理和自动驾驶方向的最新研究。
图像生成(Image Generation)和视频生成(Video Generation): 探讨生成模型在图像和视频合成中的应用。
如果你对 CVPR 2024 的论文和项目有任何贡献,欢迎通过 GitHub 提交 issue,分享你的研究或者推荐优秀的开源项目。这也是一个很好的机会与来自世界各地的研究人员进行交流和合作。
此项目不仅为研究人员提供了一个访问最新研究成果的平台,也为开发者提供了丰富的学习和参考资料来源。通过这些资源,用户可以更方便地获取相关领域的前沿信息,并应用于自己的研究或开发工作。
为了促进讨论和知识分享,项目也创建了【CVer学术交流群】——一个专注于计算机视觉和AI领域的交流平台。在这里,你可以与其他研究者和开发者一起探讨问题,交流想法,获取最新的学术资源。
通过CVPR 2024论文和开源项目合集,广大研究人员和开发者可以更快速地掌握最新技术进展,推动自身研究和应用的提高。这种资源的整合不仅促进了学术交流,也为技术的快速发展提供了支持。


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