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ICCV2023-Papers-with-Code

ICCV2023-Papers-with-Code

ICCV 2023前沿计算机视觉论文与开源代码合集

收录ICCV 2023大会接受的2160篇论文及开源代码，涵盖计算机视觉领域的多个前沿主题，包括Backbone、CLIP、GAN、NeRF、扩散模型、自监督学习、目标检测和医学图像处理，为研究和学习者提供一站式资源。

ICCV 2023论文开源项目计算机视觉图像处理Github
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项目介绍：ICCV 2023 论文与开源代码合集

项目背景

ICCV 2023，是国际计算机视觉会议的最新一届，汇聚了全球计算机视觉领域的顶尖研究成果和创新技术。此次会议共接收了2160篇论文，这些论文涵盖了计算机视觉的各个领域，展现了最新的研究进展和开源项目的动向。

项目概述

ICCV2023-Papers-with-Code 项目整理和汇总了ICCV 2023大会上发表的学术论文及其相关的开源代码。这个项目的目标是为研究人员、开发者、以及对计算机视觉感兴趣的人士提供一个便捷的资源平台，通过访问这个项目，用户能够快速找到他们感兴趣的研究领域的最新论文和代码实现，从而促进学习和研究。

项目内容

项目内容包含丰富多样的研究主题，每个主题下又包含具体的论文项目。这些主题包括但不限于：

  • 反向传播网络（Backbone）：探讨移动网络模块在高效注意力模型中的应用。

  • CLIP 模型：包括用于无源域泛化的风格生成等最新研究。

  • 神经辐射场（NeRF）：如编辑能力增强的视图合成技术。

  • 扩散模型：解决姿势估计的扩散辅助调整以及文本到图像的无训练框架等。

  • 视觉与语言学习：面向视觉语言的少样本学习的提示优化研究。

  • 目标检测：包括能源与性能之间权衡的对象检测基准。

此外，项目还涵盖了许多应用领域，如自监督学习、数据增强、目标检测、目标跟踪、语义分割、医学图像分析、3D点云、视频理解等。

项目特点

  • 学习与分享：项目鼓励社区成员提交问题(issue)以分享和讨论ICCV 2023的论文及其相应的开源项目。

  • 全面覆盖：涵盖了计算机视觉领域的广泛主题，提供了对基础研究和应用的深刻洞察。

  • 实用导向：通过开源代码，支持快速验证和应用最新的研究成果。

加入CVer学术交流群

项目邀请对前沿计算机视觉技术感兴趣的同行加入CVer学术交流群，这是一个集学习和交流于一体的平台，为用户提供与其他研究人员互动的机会，互相学习，共同进步。

总结

ICCV2023-Papers-with-Code 项目是一个异常丰富的知识宝库，它为希望追踪ICCV 2023 大会研究趋势和开源项目的个人和团体提供了重要的资源。通过这个项目，更多人能够参与到计算机视觉的研究中，也为实际应用创新提供了可能。欢迎所有计算机视觉爱好者持续关注和贡献。

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