CVPR 2019接收论文公布：共1300篇，接收率降4%，你中了没？

铜灵 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

这一天终于来了。

昨天，一年一度的视觉顶会CVPR放出了今年的接收论文。翘首以盼多日的CV er纷纷前来围观，场面一下子好生热闹。

官网数据显示，本届CVPR大会共收到5265篇有效投稿，共接收论文1300篇，接收率为25.2%。

目前放出的只有接收论文的ID，组委会表示，Oral、Spotlight和Poster论文的评审结果改日再放。

接收论文编号在此，来看看你的论文ID在不在里面：

http://cvpr2019.thecvf.com/files/cvpr_2019_final_accept_list.txt

人气连年上升

Github用户t-taniai统计了从2019年来CVPR的接收数据，可以窥见CVPR 2019的接收趋势。

数据中可看出，CVPR 2019的人气值从2011年起逐年上涨，提交论文数只增不减。

并且，今年的增长数量尤其多，从2018年的3359篇有效提交论文直接涨到5265篇，提交数量增加了56%。

可能也和申请人数的激增有关，CVPR论文接收率从去年的29.1%直接降至25.15%，成为史上接收率下降最严重的一年。

那么，论文的ID与接收结果的关系如何，早早提交论文会不会“中奖”几率要大一些？

那倒没有。推特用户Abhishek Das‏统计了今年接收论文的ID，结果发现，ID编号与接收关系不大，每个区间的论文数量相差不大。

作为视觉领域的国际顶会，CVPR 2019的一举一动都牵动着CV er的心。

今年的CVPR将于6月16-6月20日在美国加州长滩市举办，为期5天。

CVPR大会目前还未放出议程，官网显示Demo的接收日期截止到3月31日，4月15日公布接收Demo，6月18-20号演示Demo。

部分接收论文

结果放出后，投中的网友热情晒出了自己团队的接收论文表示庆祝，其中不乏有我们平日经常见到的熟悉身影。量子位收集了部分论文，好研究提前看：

An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition（模式识别国家重点实验室、中科院、中国科学院大学、中国科学技术大学）

地址： https://128.84.21.199/abs/1902.09130

DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion（斯坦福大学，李飞飞夫妇参与）

地址： https://arxiv.org/abs/1901.04780

EELVOS: Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation（RWTH Aachen University，谷歌）

地址： https://128.84.21.199/abs/1902.09513

Attention-guided Unified Network for Panoptic Segmentation（中国科学院大学）

地址： https://arxiv.org/abs/1812.03904

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation（中国科学技术大学、微软亚洲研究院）

地址： https://128.84.21.199/abs/1902.09212

Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation（杭州科技大学、悉尼科技大学等）

地址： https://arxiv.org/abs/1809.09478

InverseRenderNet: Learning single image inverse rendering（约克大学）

地址： https://arxiv.org/abs/1811.12328

Reinforced Cross-Modal Matching and Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation（加州大学，微软研究院，杜克大学）

地址： https://arxiv.org/abs/1811.10092

GANFIT: Generative Adversarial Network Fitting for High Fidelity 3D Face Reconstruction（伦敦帝国理工学院等）

地址： https://arxiv.org/abs/1902.05978

Variational Bayesian Dropout（武汉大学，阿德莱德大学）

地址： https://arxiv.org/abs/1811.07533

LiFF: Light Field Features in Scale and Depth（斯坦福大学，悉尼大学）

地址： https://arxiv.org/abs/1901.03916

Classification-Reconstruction Learning for Open-Set Recognition（东京大学、Data61-CSIRO、澳大利亚国立大学）

地址： https://arxiv.org/abs/1812.04246

Improving the Performance of Unimodal Dynamic Hand-Gesture Recognition with Multimodal Training（Rutgers University、微软等）

地址： https://arxiv.org/abs/1812.06145

如果你的论文也被接收了，欢迎在评论区留下论文介绍与地址，等你来！

传送门

CVPR2019官网首页： http://cvpr2019.thecvf.com/

CVPR各种统计数据： https://taniai.space/cvconf/

接收论文ID趋势统计： https://twitter.com/abhshkdz/status/1099855206744051712

接收论文编号地址： http://cvpr2019.thecvf.com/files/cvpr_2019_final_accept_list.txt

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