A Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR) é uma conferência acadêmica anual sobre visão computacional e reconhecimento de padrões. É um dos eventos mais prestigiados na área, conhecido por sua rigorosa revisão por pares e rigorosos padrões de aceitação. A conferência cobre tópicos que vão desde reconhecimento de objetos e segmentação de imagens até aprendizado profundo e reconstrução 3D.
A primeira CVPR foi realizada em 1983 em Washington, D.C., organizada por Takeo Kanade e Dana H. Ballard. De 1985 a 2010, a IEEE Computer Society patrocinou o evento. Em 2011, a Universidade do Colorado em Colorado Springs tornou-se co-patrocinadora. Desde 2012, a CVPR tem sido co-patrocinada pela IEEE Computer Society e pela Computer Vision Foundation, que garante acesso aberto a todos os artigos da conferência. A conferência geralmente ocorre em junho em várias cidades norte-americanas
Afiliação e Governança
A CVPR é gerenciada conjuntamente pela IEEE Computer Society e pela Computer Vision Foundation. A liderança da conferência inclui um grupo rotativo de voluntários selecionados através de uma eleição pública na reunião da Comunidade Técnica de Análise de Padrões e Inteligência de Máquina (PAMI-TC) quatro anos antes. Os presidentes de programa, que são impedidos de submeter seus próprios artigos, nomeiam uma equipe de presidentes de área, cada um responsável por supervisionar o processo de revisão de um conjunto de submissões. A revisão é realizada usando um processo duplo-cego em múltiplas camadas, o que significa que autores e revisores não conhecem as identidades uns dos outros
Escopo e Seleção de Artigos
A conferência aceita artigos sobre uma ampla gama de tópicos relacionados à extração de estruturas ou respostas de imagens ou vídeos, bem como à aplicação de métodos matemáticos a dados para reconhecimento de padrões. Tópicos comuns incluem reconhecimento de objetos, segmentação de imagens, estimativa de movimento, reconstrução 3D, e aprendizado profundo. A CVPR tem uma taxa de aceitação altamente competitiva, historicamente abaixo de 30% para todos os artigos e abaixo de 5% para apresentações orais. Apresentações orais são um subconjunto de artigos com destaque especial na conferência. O processo de seleção é conduzido pelos presidentes de programa e presidentes de área, que gerenciam revisores para cada artigo
Prêmios
A CVPR estabeleceu vários prêmios para reconhecer pesquisa excepcional. O Prêmio de Melhor Artigo é selecionado por comitês nomeados pelos presidentes de programa. O Prêmio Longuet-Higgins homenageia artigos de dez anos antes que tiveram um impacto significativo no campo. O Prêmio PAMI de Jovem Pesquisador, instituído em 2012 pela revista Image and Vision Computing, reconhece pesquisadores em início de carreira dentro de sete anos após concluírem seu doutorado por contribuições excepcionais. A revista continua a patrocinar este prêmio, apresentado na CVPR. O Prêmio Memorial PAMI Thomas S. Huang, estabelecido na conferência de 2020, é concedido anualmente a partir de 2021 para homenagear pesquisadores que exemplificam excelência em pesquisa, ensino ou mentoria, e serviço à comunidade
Impacto e Significância
A CVPR é amplamente considerada uma conferência de primeira linha em visão computacional, com um processo de seleção altamente competitivo. A política de acesso aberto, desde 2012, aumentou a visibilidade dos artigos aceitos, frequentemente influenciando pesquisas subsequentes em aprendizado de máquina e inteligência artificial. Apresentar na CVPR é considerado um marco para pesquisa de ponta no campo, com alguns artigos se tornando referências fundamentais para trabalhos futuros. A conferência também serve como um centro de networking, reunindo pesquisadores, profissionais da indústria, e estudantes de todo o mundo
Conferências Relacionadas
A Conferência Internacional sobre Visão Computacional(ICCV) e a Conferência Europeia sobre Visão Computacional(ECCV) são duas outras conferências líderes no campo. Juntamente com a CVPR, elas formam uma tríade dos encontros anuais mais significativos para pesquisa em visão computacional. Cada uma tem sua própria história e ênfase, mas todas as três são reconhecidas por seus altos padrões de revisão por pares e contribuições ao desenvolvimento de inteligência artificial.
Links Externos
- Site da conferência de 2020
- Site da conferência de 2019