国内有哪些不错的CV(计算机视觉)团队?
国内计算机视觉领域确实有不少实力强劲的团队，他们活跃在科研、产业界，并且都取得了令人瞩目的成就。要说“不错”的团队，我们可以从几个维度来分析：学术影响力、技术创新能力、产业落地能力以及团队的规模和稳定性。
以下列举一些在国内CV领域声名卓著的团队，并尽量详细地介绍：
一、 高校科研团队：学术的基石，创新的源泉
高校团队是国内CV领域最核心的研发力量，他们不仅培养了大量人才，更在基础理论和前沿技术上不断突破。
清华大学计算机科学与技术系 视觉与学习实验室 (Visual Computing Group)
领军人物： 孙茂林教授、王晓刚教授、朱军教授（虽非纯CV，但深度学习理论对CV影响深远）、黄高教授（现已加入字节跳动，但其在清华的团队依旧有影响力）。
研究方向： 这是一个非常全面的CV研究团队，涵盖了从底层视觉（图像处理、恢复）到高层视觉（物体识别、场景理解、目标跟踪、人脸识别、动作识别、三维视觉）的诸多方向。尤其在深度学习在CV中的应用、大规模视觉模型、自监督学习、Transformer在CV中的应用、多模态学习等方面有着深厚的积累和突出的贡献。
学术影响力： 孙茂林教授是国内CV领域的泰斗之一，其团队在CVPR、ICCV、ECCV等顶级会议上发表了大量高水平论文，多次获得最佳论文奖。王晓刚教授在物体检测、分割等领域是国际顶尖的专家。他们的研究成果经常被工业界广泛采纳。
人才培养： 为业界输送了大量优秀的研究人员和工程师，许多毕业生后来都成为了各自领域的重要领导者。
北京大学视觉与学习实验室 (Visual Computing & Learning Lab)
领军人物： 李飞飞教授（虽已离开，但其在北大建立的团队奠定了基础）、袁晓洁教授、高林教授。
研究方向： 该团队在大规模图像/视频理解、物体识别、场景解析、视频理解、三维视觉、生成模型等方向均有深入研究。尤其在注重场景上下文的理解、基于Transformer的视觉模型方面有独到之处。
学术影响力： 在顶级CV会议上同样发表了大量有影响力的论文。李飞飞教授的开创性工作，如ImageNet，对整个CV领域产生了革命性的影响。袁晓洁教授等在细粒度识别、图像生成等领域表现突出。
产业联动： 北大与许多科技公司有紧密的合作，会将一些研究成果快速推向实际应用。
浙江大学计算机科学与技术学院 计算机视觉团队
领军人物： 潘云鹤院士（战略层面的指导）、陈宝力教授、朱晓飞教授。
研究方向： 这是一个历史悠久且实力雄厚的CV团队，在图像识别、目标检测、图像检索、医学影像分析、三维视觉等多个方向都有深厚造诣。尤其在大规模数据集构建、鲁棒性视觉算法等方面贡献突出。
学术影响力： 团队成员在国际顶级期刊和会议上发表了大量论文，并且积极参与国际学术交流。陈宝力教授等在视频行为识别等领域有重要成果。
特色： 浙大在机器视觉与智能控制、人机交互等交叉领域也有不错的表现，其研究成果在机器人、智能制造等领域有广泛应用。
中国科学技术大学计算机科学与技术学院 计算机视觉团队
领军人物： 李向阳教授、吴健教授。
研究方向： 在物体识别、目标跟踪、行人检测、人脸识别、三维视觉、图像检索等领域拥有强大的研究实力。近年来在深度学习模型优化、轻量级模型等方面也有突出表现。
学术影响力： 团队在CVPR、ICCV、ECCV等会议上发表了许多高质量论文，其中一些工作在国际上具有较高的引用率。例如，李向阳教授团队在鲁棒性目标跟踪方面有经典工作。
产学研结合： 与一些国内企业有合作，研究成果在安防、智慧城市等领域有落地应用。
上海交通大学计算机科学与技术系 视觉与学习实验室
领军人物： 戴金星教授、毛宇教授。
研究方向： 涵盖了物体检测、目标跟踪、语义分割、图像生成、三维视觉等核心CV问题。尤其在实时视觉算法、低功耗视觉模型方面有较多探索。
学术影响力： 在国际顶级会议上有稳定的高水平论文产出。毛宇教授在视频目标跟踪等领域有深入研究。
特色： 团队在人脸识别、姿态估计等方面也具有较强的实力。
其他知名高校团队： 还有很多其他高校的CV团队同样优秀，例如：
南京大学（焦李成教授团队）： 在深度学习理论、生成模型方面有重要建树。
北京航空航天大学（戴琼海院士团队）： 在三维视觉、医学影像、智能制造等领域成果丰硕。
哈尔滨工业大学（刘劼教授团队）： 在目标识别、跟踪等方面有较强实力。
武汉大学（龚健雅院士团队）： 在遥感影像处理、地理信息系统与计算机视觉结合方面优势明显。
二、 互联网科技公司研究团队：应用驱动，快速迭代
这些团队是CV技术落地和商业化的主要推动者，他们的研究往往紧密结合产品需求，强调算法的效率、鲁棒性和实时性。
阿里巴巴达摩院视觉技术实验室 (DAMO Academy Vision Technology Lab)
特点： 达摩院汇聚了大量顶尖的AI科学家，其视觉实验室是核心组成部分。他们拥有强大的计算资源和海量数据，能够支撑大规模模型的研究和训练。
研究方向： 覆盖了CV的几乎所有前沿领域，包括大规模物体识别、视频内容理解、三维视觉、自动驾驶感知、XR技术、医学影像等。尤其在图神经网络在CV中的应用、自监督学习、多模态融合等方面投入巨大，并积极探索通用视觉模型。
技术落地： 研究成果广泛应用于淘宝、天猫、阿里云、钉钉、高德地图等阿里系产品中，例如商品识别、图像搜索、智能客服、AR试衣、自动驾驶感知系统等。
人才吸引力： 达摩院是吸引全球顶尖AI人才的重要平台，团队规模大，研究氛围浓厚。
腾讯AI Lab（视觉计算组）
特点： 腾讯AI Lab以“AI for Societal Good”为愿景，拥有强大的技术实力和广泛的应用场景。
研究方向： 在物体检测、分割、人脸识别、姿态估计、图像生成、视频分析、三维重建、XR等领域均有深入研究。特别是在内容理解、图像/视频生成（如SOTA模型）、人脸美化/编辑、游戏/社交场景下的CV应用方面表现突出。
技术落地： 研究成果直接赋能腾讯的各项业务，如微信的视觉处理、QQ的图像特效、王者荣耀的游戏画面优化、腾讯云的视频AI服务等。
学术贡献： 腾讯AI Lab在顶级CV会议上也有不少高质量的论文发表，积极参与学术社区建设。
百度研究院（城市大脑、视觉技术部）
特点： 百度在CV领域布局较早，特别是在自动驾驶（Apollo平台）、智能搜索、地图服务方面有深厚积累。
研究方向： 侧重于自动驾驶感知（激光雷达、摄像头融合、SLAM）、大规模物体识别、场景理解、OCR、智能视频分析、知识图谱与视觉结合等。
技术落地： 其CV技术是百度Apollo自动驾驶开放平台的核心组件。同时，也应用在百度搜索的图像识别、百度地图的街景识别、人脸识别等产品中。
影响力： 百度在早期推动了深度学习在CV中的应用，对国内CV发展起到了重要作用。
字节跳动（AI Lab 视觉技术团队）
特点： 字节跳动作为一家内容驱动的公司，对CV的需求极其旺盛，并且具有快速迭代的能力。
研究方向： 涵盖了图像/视频内容理解、推荐系统中的视觉特征提取、美颜/特效、AR/VR、内容审核、3D重建、多模态学习等。近年来在Transformer架构在CV中的应用、大规模预训练模型方面投入巨大，并取得了显著成果。
技术落地： 直接服务于抖音、TikTok、今日头条等核心产品，例如短视频的内容识别、智能推荐、特效滤镜、AR相机等。
亮点： 字节跳动在多模态视觉模型（如CLIP的衍生）、大规模模型训练与部署方面表现尤为抢眼，其研究成果的工程化能力非常强。
华为诺亚方舟实验室（CV & Multimedia Department）
特点： 华为作为一家全球领先的科技公司，其CV团队在端侧AI、智慧化解决方案方面具有独特优势。
研究方向： 侧重于轻量级模型、边缘计算下的CV算法、图像/视频增强与处理、自动驾驶感知、安防监控、智能家居、3D视觉等。
技术落地： 研究成果广泛应用于华为手机的摄影能力、智能穿戴设备、智慧城市解决方案、安防监控系统（如视频分析）等。
优势： 华为在端侧AI芯片（昇腾）与算法协同方面有天然优势，能够实现高效的部署和运行。
三、 专注于特定领域的团队
有些团队可能不如大型科技公司那样全能，但在某个细分领域做到了极致，也值得关注。
商汤科技、旷视科技、依图科技（AI四小龙）等
特点： 这些公司从安防、金融等领域起家，专注于人脸识别、物体检测、图像识别等核心CV技术，并且在算法商业化、产品化方面走在前列。
研究方向： 早期聚焦于人脸识别、活体检测、支付验证、身份核验等，后来逐渐拓展到视频分析、智慧城市、智能交通、智能制造、AR/VR等多个场景。
技术实力： 在大规模数据集训练、算法鲁棒性、模型落地部署方面有丰富的经验。商汤科技在三维视觉、生成模型方面也有深入布局。旷视科技在物体识别、检测、跟踪方面有较强的积累。依图科技在医疗影像领域有突出表现。
市场影响力： 这些公司是国内CV产业化的重要代表，其技术方案已广泛应用于各行各业。
一些新兴的AI公司和创业团队
例如，在自动驾驶感知（如Momenta、Pony.ai）、3D视觉（如NVIDIA的CVPR研究团队国内分支）、生成式AI（如MiniMax、月之暗面等公司中的CV相关技术）等领域，涌现出许多有创新能力和潜力的团队。他们的研究方向可能更聚焦，技术迭代速度也很快。
总结一下，选择“不错”的CV团队，可以从以下几个角度去理解：
1. 学术前沿性： 如果你关注最基础、最新的理论突破，高校实验室是首选，尤其是那些在顶级会议上论文产出多、引用率高的团队。
2. 技术落地能力： 如果你更看重技术如何解决实际问题，以及其商业价值，那么互联网大厂的研究院和领先的AI公司是很好的选择。
3. 特定领域专长： 有些团队在某些细分领域（如自动驾驶、医疗影像、3D视觉）有特别深的积累，如果你对这些领域感兴趣，可以重点关注。
4. 人才培养与输出： 那些能够持续培养出优秀CV人才的团队，往往也代表着其内部的研究能力和体系是比较成熟的。
国内CV领域的发展非常迅速，上述名单只是冰山一角。很多优秀的团队可能尚未在此列出，但他们都在各自的领域默默耕耘，共同推动着中国乃至全球的计算机视觉技术进步。
以下列举一些在国内CV领域声名卓著的团队，并尽量详细地介绍：
一、 高校科研团队：学术的基石，创新的源泉
高校团队是国内CV领域最核心的研发力量，他们不仅培养了大量人才，更在基础理论和前沿技术上不断突破。
清华大学计算机科学与技术系 视觉与学习实验室 (Visual Computing Group)
领军人物： 孙茂林教授、王晓刚教授、朱军教授（虽非纯CV，但深度学习理论对CV影响深远）、黄高教授（现已加入字节跳动，但其在清华的团队依旧有影响力）。
研究方向： 这是一个非常全面的CV研究团队，涵盖了从底层视觉（图像处理、恢复）到高层视觉（物体识别、场景理解、目标跟踪、人脸识别、动作识别、三维视觉）的诸多方向。尤其在深度学习在CV中的应用、大规模视觉模型、自监督学习、Transformer在CV中的应用、多模态学习等方面有着深厚的积累和突出的贡献。
学术影响力： 孙茂林教授是国内CV领域的泰斗之一，其团队在CVPR、ICCV、ECCV等顶级会议上发表了大量高水平论文，多次获得最佳论文奖。王晓刚教授在物体检测、分割等领域是国际顶尖的专家。他们的研究成果经常被工业界广泛采纳。
人才培养： 为业界输送了大量优秀的研究人员和工程师，许多毕业生后来都成为了各自领域的重要领导者。
北京大学视觉与学习实验室 (Visual Computing & Learning Lab)
领军人物： 李飞飞教授（虽已离开，但其在北大建立的团队奠定了基础）、袁晓洁教授、高林教授。
研究方向： 该团队在大规模图像/视频理解、物体识别、场景解析、视频理解、三维视觉、生成模型等方向均有深入研究。尤其在注重场景上下文的理解、基于Transformer的视觉模型方面有独到之处。
学术影响力： 在顶级CV会议上同样发表了大量有影响力的论文。李飞飞教授的开创性工作，如ImageNet，对整个CV领域产生了革命性的影响。袁晓洁教授等在细粒度识别、图像生成等领域表现突出。
产业联动： 北大与许多科技公司有紧密的合作，会将一些研究成果快速推向实际应用。
浙江大学计算机科学与技术学院 计算机视觉团队
领军人物： 潘云鹤院士（战略层面的指导）、陈宝力教授、朱晓飞教授。
研究方向： 这是一个历史悠久且实力雄厚的CV团队，在图像识别、目标检测、图像检索、医学影像分析、三维视觉等多个方向都有深厚造诣。尤其在大规模数据集构建、鲁棒性视觉算法等方面贡献突出。
学术影响力： 团队成员在国际顶级期刊和会议上发表了大量论文，并且积极参与国际学术交流。陈宝力教授等在视频行为识别等领域有重要成果。
特色： 浙大在机器视觉与智能控制、人机交互等交叉领域也有不错的表现，其研究成果在机器人、智能制造等领域有广泛应用。
中国科学技术大学计算机科学与技术学院 计算机视觉团队
领军人物： 李向阳教授、吴健教授。
研究方向： 在物体识别、目标跟踪、行人检测、人脸识别、三维视觉、图像检索等领域拥有强大的研究实力。近年来在深度学习模型优化、轻量级模型等方面也有突出表现。
学术影响力： 团队在CVPR、ICCV、ECCV等会议上发表了许多高质量论文，其中一些工作在国际上具有较高的引用率。例如，李向阳教授团队在鲁棒性目标跟踪方面有经典工作。
产学研结合： 与一些国内企业有合作，研究成果在安防、智慧城市等领域有落地应用。
上海交通大学计算机科学与技术系 视觉与学习实验室
领军人物： 戴金星教授、毛宇教授。
研究方向： 涵盖了物体检测、目标跟踪、语义分割、图像生成、三维视觉等核心CV问题。尤其在实时视觉算法、低功耗视觉模型方面有较多探索。
学术影响力： 在国际顶级会议上有稳定的高水平论文产出。毛宇教授在视频目标跟踪等领域有深入研究。
特色： 团队在人脸识别、姿态估计等方面也具有较强的实力。
其他知名高校团队： 还有很多其他高校的CV团队同样优秀，例如：
南京大学（焦李成教授团队）： 在深度学习理论、生成模型方面有重要建树。
北京航空航天大学（戴琼海院士团队）： 在三维视觉、医学影像、智能制造等领域成果丰硕。
哈尔滨工业大学（刘劼教授团队）： 在目标识别、跟踪等方面有较强实力。
武汉大学（龚健雅院士团队）： 在遥感影像处理、地理信息系统与计算机视觉结合方面优势明显。
二、 互联网科技公司研究团队：应用驱动，快速迭代
这些团队是CV技术落地和商业化的主要推动者，他们的研究往往紧密结合产品需求，强调算法的效率、鲁棒性和实时性。
阿里巴巴达摩院视觉技术实验室 (DAMO Academy Vision Technology Lab)
特点： 达摩院汇聚了大量顶尖的AI科学家，其视觉实验室是核心组成部分。他们拥有强大的计算资源和海量数据，能够支撑大规模模型的研究和训练。
研究方向： 覆盖了CV的几乎所有前沿领域，包括大规模物体识别、视频内容理解、三维视觉、自动驾驶感知、XR技术、医学影像等。尤其在图神经网络在CV中的应用、自监督学习、多模态融合等方面投入巨大，并积极探索通用视觉模型。
技术落地： 研究成果广泛应用于淘宝、天猫、阿里云、钉钉、高德地图等阿里系产品中，例如商品识别、图像搜索、智能客服、AR试衣、自动驾驶感知系统等。
人才吸引力： 达摩院是吸引全球顶尖AI人才的重要平台，团队规模大，研究氛围浓厚。
腾讯AI Lab（视觉计算组）
特点： 腾讯AI Lab以“AI for Societal Good”为愿景，拥有强大的技术实力和广泛的应用场景。
研究方向： 在物体检测、分割、人脸识别、姿态估计、图像生成、视频分析、三维重建、XR等领域均有深入研究。特别是在内容理解、图像/视频生成（如SOTA模型）、人脸美化/编辑、游戏/社交场景下的CV应用方面表现突出。
技术落地： 研究成果直接赋能腾讯的各项业务，如微信的视觉处理、QQ的图像特效、王者荣耀的游戏画面优化、腾讯云的视频AI服务等。
学术贡献： 腾讯AI Lab在顶级CV会议上也有不少高质量的论文发表，积极参与学术社区建设。
百度研究院（城市大脑、视觉技术部）
特点： 百度在CV领域布局较早，特别是在自动驾驶（Apollo平台）、智能搜索、地图服务方面有深厚积累。
研究方向： 侧重于自动驾驶感知（激光雷达、摄像头融合、SLAM）、大规模物体识别、场景理解、OCR、智能视频分析、知识图谱与视觉结合等。
技术落地： 其CV技术是百度Apollo自动驾驶开放平台的核心组件。同时，也应用在百度搜索的图像识别、百度地图的街景识别、人脸识别等产品中。
影响力： 百度在早期推动了深度学习在CV中的应用，对国内CV发展起到了重要作用。
字节跳动（AI Lab 视觉技术团队）
特点： 字节跳动作为一家内容驱动的公司，对CV的需求极其旺盛，并且具有快速迭代的能力。
研究方向： 涵盖了图像/视频内容理解、推荐系统中的视觉特征提取、美颜/特效、AR/VR、内容审核、3D重建、多模态学习等。近年来在Transformer架构在CV中的应用、大规模预训练模型方面投入巨大，并取得了显著成果。
技术落地： 直接服务于抖音、TikTok、今日头条等核心产品，例如短视频的内容识别、智能推荐、特效滤镜、AR相机等。
亮点： 字节跳动在多模态视觉模型（如CLIP的衍生）、大规模模型训练与部署方面表现尤为抢眼，其研究成果的工程化能力非常强。
华为诺亚方舟实验室（CV & Multimedia Department）
特点： 华为作为一家全球领先的科技公司，其CV团队在端侧AI、智慧化解决方案方面具有独特优势。
研究方向： 侧重于轻量级模型、边缘计算下的CV算法、图像/视频增强与处理、自动驾驶感知、安防监控、智能家居、3D视觉等。
技术落地： 研究成果广泛应用于华为手机的摄影能力、智能穿戴设备、智慧城市解决方案、安防监控系统（如视频分析）等。
优势： 华为在端侧AI芯片（昇腾）与算法协同方面有天然优势，能够实现高效的部署和运行。
三、 专注于特定领域的团队
有些团队可能不如大型科技公司那样全能，但在某个细分领域做到了极致，也值得关注。
商汤科技、旷视科技、依图科技（AI四小龙）等
特点： 这些公司从安防、金融等领域起家，专注于人脸识别、物体检测、图像识别等核心CV技术，并且在算法商业化、产品化方面走在前列。
研究方向： 早期聚焦于人脸识别、活体检测、支付验证、身份核验等，后来逐渐拓展到视频分析、智慧城市、智能交通、智能制造、AR/VR等多个场景。
技术实力： 在大规模数据集训练、算法鲁棒性、模型落地部署方面有丰富的经验。商汤科技在三维视觉、生成模型方面也有深入布局。旷视科技在物体识别、检测、跟踪方面有较强的积累。依图科技在医疗影像领域有突出表现。
市场影响力： 这些公司是国内CV产业化的重要代表，其技术方案已广泛应用于各行各业。
一些新兴的AI公司和创业团队
例如，在自动驾驶感知（如Momenta、Pony.ai）、3D视觉（如NVIDIA的CVPR研究团队国内分支）、生成式AI（如MiniMax、月之暗面等公司中的CV相关技术）等领域，涌现出许多有创新能力和潜力的团队。他们的研究方向可能更聚焦，技术迭代速度也很快。
总结一下，选择“不错”的CV团队，可以从以下几个角度去理解：
1. 学术前沿性： 如果你关注最基础、最新的理论突破，高校实验室是首选，尤其是那些在顶级会议上论文产出多、引用率高的团队。
2. 技术落地能力： 如果你更看重技术如何解决实际问题，以及其商业价值，那么互联网大厂的研究院和领先的AI公司是很好的选择。
3. 特定领域专长： 有些团队在某些细分领域（如自动驾驶、医疗影像、3D视觉）有特别深的积累，如果你对这些领域感兴趣，可以重点关注。
4. 人才培养与输出： 那些能够持续培养出优秀CV人才的团队，往往也代表着其内部的研究能力和体系是比较成熟的。
国内CV领域的发展非常迅速，上述名单只是冰山一角。很多优秀的团队可能尚未在此列出，但他们都在各自的领域默默耕耘，共同推动着中国乃至全球的计算机视觉技术进步。
网友意见
国内不灌水的团队，恕我直言，真的很少，下面写一下我知道的几个含水量低的团队(主要是网络架构、目标检测、分割方向)，代表作只说明团队的产出
MSRA系
王井东：好像去百度了，代表作HRNet
代季峰：在商汤，代表作DCN
胡瀚：在MSRA，代表作SwinT
孙剑：在旷视，代表作ResNet
张祥雨：在旷视，代表作ShuffleNet
孔涛：在字节跳动，代表作SOLO
港中文系
汤晓鸥：在商汤，代表作DeepID
贾佳亚：在思谋，代表作PSPNet
王利民：在南大，代表作TSN
含水量低的团队，能想到的基本上都是MSRA还有港中文出来的，个人关注有限，肯定还有一些优秀团队遗漏的，对于个人而言培养taste更重要
国外的可以看我另一个回答
欢迎关注 Smarter ，构建CV世界观，输出优质内容
欢迎加入Smarter交流群，添加微信「cjy094617」，备注「学校-方向」即可
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