CCF_A 计算机视觉顶会CVPR2024投稿指南以及论文模板

本文主要是介绍CCF_A 计算机视觉顶会CVPR2024投稿指南以及论文模板，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

CVPR2024官网：

CVPR2024投稿链接：

CVPR2024 重要时间节点：

CVPR2024投稿模板:

WORD:

LATEX :

CVPR2024_AuthorGuidelines

CVPR2024投稿Topics：

CVPR2024官网：

https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024CVPR - The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conferencehttps://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024CVPR 2024CVPR - The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conferencehttps://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024/CallForPapers

CVPR2024投稿链接：

CVPR 2024 Conference | OpenReviewWelcome to the OpenReview homepage for CVPR 2024 Conferencehttps://openreview.net/group?id=thecvf.com/CVPR/2024/Conference&referrer=%5BHomepage%5D(%2F)

CVPR2024 重要时间节点：

CVPR2024投稿模板:

https://github.com/cvpr-org/author-kit/releaseshttps://github.com/cvpr-org/author-kit/releases

WORD模板:

LATEX 模板:

CVPR2024_AuthorGuidelines

CVPR 2024CVPR - The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conferencehttps://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024/AuthorGuidelines关于CVPR 2024T投稿政策，请务必遵守以下关键点：

1. 论文格式：确保你的论文符合指定的格式要求，包括页面限制、匿名性和使用CVPR样式模板。未能遵守这些指导方针可能会导致被拒绝审核。

2. 提交和审查过程：CVPR 2024将使用OpenReview进行提交和审查过程。在全文提交截止日期之前，有必要创建或更新你的OpenReview个人资料。所有有关提交的信息应保密，不得分享或分发材料。

3. 冲突责任：在提交过程中宣告任何利益冲突，包括领域冲突和个人冲突。不完整或不准确的冲突信息可能导致被拒绝。在论文提交截止日期之后，作者名单被视为最终确定，此后不允许任何更改。

4. 双盲评审：CVPR 2024 实行双盲评审。作者不应在论文、致谢或补充材料中包含任何可能透露身份的信息。如果引用与会议同时提交的论文，请遵循提供的指导方针。

5. 抄袭：严禁抄袭。任何怀疑的抄袭案件将被转交给IEEE知识产权办公室，该办公室对处理抄袭案件拥有完善的机制。

6. 多重提交：CVPR旨在首次发布令人兴奋的新工作，并避免重复评审工作。提交的论文不得以类似形式在任何同行评审的场合（包括期刊、会议或研讨会）中已经发表或接受发表。违反上述条件将导致被拒绝，并报告给该提交被发送到的其他会场。

7. 补充材料提交：作者可以在论文上提交补充材料，但必须符合相应的指导方针。鼓励提交代码，但不是必须的。

8. 个人和人类主体数据：如果论文使用了个人数据或来自人类主体的数据，应遵循适当的伦理指导方针和批准程序。作者应提供有关批准过程、数据收集方法以及获得的同意的信息。

9. 参会责任：如果论文被接受，至少一位作者必须注册并在会议上展示论文。

10. 出版：所接受的论文将由计算机视觉基金会（CVF）在会议之前公开发布。

11. 媒体宣传限制：在论文正式被接受出版之前，不允许与媒体讨论论文。

请参阅CVPR 2024作者指南和OpenReview作者指南以获取更详细信息和具体指导方针。

CVPR2024投稿Topics：

主要技术方案中的论文必须描述高质量、原创性的研究。感兴趣的主题包括计算机视觉和模式识别的各个方面，但不限于以下内容：

- 多视角和传感器下的三维重建
- 单图像下的三维重建
- 对抗攻击和防御
- 自动驾驶
- 生物特征识别
- 计算成像
- 面向社会公益的计算机视觉
- 计算机视觉理论
- 数据集和评估
- 深度学习架构和技术
- 文档分析与理解
- 高效可伸缩的视觉处理方法
- 融合视觉：主动代理、仿真
- 可解释的计算机视觉
- 人体：面部、身体、姿势、手势、运动
- 图像和视频合成与生成
- 低层次视觉处理
- 机器学习（除了深度学习）
- 医学和生物视觉，细胞显微镜技术
- 多模态学习
- 优化方法（除了深度学习）
- 摄影测量和遥感
- 基于物理的视觉和从X角度形状恢复
- 识别：分类、检测、检索
- 表示学习
- 机器人学
- 场景分析与理解
- 分割、分组和形状分析
- 自监督学习、元学习、无监督学习
- 迁移学习、低样本学习、持续学习、长尾学习
- 透明度、公平性、问责制、隐私和伦理在视觉中的应用
- 视频：动作和事件理解
- 视频：低层次分析、运动和跟踪
- 视觉与图形的结合
- 视觉、语言和推理
- 视觉应用和系统

以上是CVPR 2024对论文感兴趣的一些主题，但并不局限于此。