如何评价 CVPR2022 的审稿结果和录取情况？
总体录取情况概览：
首先，我们来看一下大致的录取数据。CVPR 2022 共收到了 9000+ 篇的论文投稿，这是一个非常庞大的数字，足以说明其吸引力。最终被录取的论文数量大概在 2000 篇左右，这意味着 录取率大约在 2025% 之间。
这个数字看起来可能有点低，但考虑到 CVPR 的顶级地位以及投稿量，这个录取率是符合预期的。它也意味着，想要在 CVPR 上发表论文，需要提交一份质量非常高、创新性强的研究工作。
审稿过程的特点与感受：
CVPR 的审稿过程以其严谨和深度而闻名，这对于投稿者来说，既是挑战也是一种磨练。我们可以从几个方面来评价它的审稿：
深度与专业性： CVPR 的审稿人通常是各自领域内的资深专家，他们对论文的研究内容、方法、实验设计以及结论都有着非常深刻的理解。审稿意见往往会直击要害，提出非常具体且有建设性的问题，例如：
方法上的不足： 会指出算法的理论基础是否严谨，是否有潜在的边界条件，或者是否有更优化的实现方式。
实验的充分性： 可能会质疑数据集的选择是否合适，对照组的设置是否全面，消融实验是否足够深入，参数敏感性分析是否到位。
创新性与贡献： 会仔细评估论文的创新点是否足够显著，与现有工作的区别在哪里，以及对领域的发展能带来多大的贡献。
表述与可复现性： 会关注论文的写作是否清晰，实验设置是否描述详尽，以便其他研究者能够复现。
反馈的建设性： 尽管审稿意见可能很严厉，但大部分审稿人都会给出非常详细和有价值的反馈。这些反馈不仅仅是指出问题，更重要的是提供改进的建议。对于作者来说，认真理解和回应这些意见，往往能大幅提升论文的质量，即使论文没有被录用，这些修改也为未来的工作打下了坚实的基础。
审稿周期与压力： 投稿 CVPR 的过程往往伴随着较大的心理压力，因为投稿截止日期和审稿周期都很明确且紧凑。从论文提交到最终结果公布，通常需要几个月的时间。这期间，作者需要耐心等待，并在收到审稿意见后，高效地进行修改回复。
意见的分歧与决策： 和许多顶级会议一样，CVPR 的审稿也存在一定的意见分歧。一篇论文可能得到两极分化的评价，例如一个审稿人认为非常有价值，另一个则认为创新性不足。最终的录用决策会综合考虑所有审稿人的意见，以及 Area Chair 的判断。这也意味着，即使有审稿人给出较高的分数，也并非百分之百能被录用，反之亦然。
录取情况的几个观察点：
从 CVPR 2022 的录取情况来看，我们可以观察到一些趋势：
热门研究方向： 像自监督学习、Transformer 在计算机视觉中的应用、生成模型（GANs、Diffusion Models）、3D 视觉（NeRF、点云处理）、多模态学习、以及与 AI 安全和公平性相关的主题，通常会受到更多关注，并且这些领域的研究工作也更容易在 CVPR 上脱颖而出。
严谨的实验验证： 即使是新颖的想法，如果缺乏充分和有说服力的实验验证，也很难通过审稿。尤其是在对比现有 SOTA 方法时，需要展示出显著的性能提升，并且能够清晰地解释为什么提出的方法更优。
清晰的贡献与叙述： 论文的结构、论证逻辑以及对研究贡献的清晰阐述至关重要。即使研究内容很棒，如果表述不清，也容易让审稿人产生误解。
复现性与代码开源： 鼓励作者提供代码和数据集，不仅有助于提升论文的可信度，也有助于在评审过程中获得更好的评价。开源代码也是社区贡献的重要体现。
总的来说，评价 CVPR 2022 的审稿结果和录取情况，可以总结为：
竞争激烈但回报丰厚： 投稿量巨大，录取率相对较低，对论文质量要求极高。但这同时也意味着，被 CVPR 录用的论文，其研究工作在计算机视觉领域具有相当的学术价值和影响力。
审稿严谨且专业： 审稿人反馈深度和专业性都很强，能帮助作者发现论文中的不足并进行改进。
体现领域前沿： 录取结果也反映了当前计算机视觉研究的热点和发展方向。
对于研究者而言，CVPR 的审稿过程是一次宝贵的学习经历。即使论文未能录用，也能从中获得很多关于如何改进研究和写作的宝贵经验。而对于已经被录用的论文，则代表了其在学术界获得的一份重要的认可。
网友意见
这种问题其实挺没意思，每次的回答不外乎：
- 我遇到了sb评审，但是我是个好评审(`へ´*)ノ（好评审都在知乎上了属于是）
- CVPR越来越水了，╭(╯^╰)╮哼，敢拒我我还不投了呢，我这就去NIPS/ICML/ICLR
- 萌新第一次投好激动，分数xxx有点低还有必要rebuttal吗 (╥╯^╰╥)
- 我们实验室的工作拿了xxx，<(￣ˇ￣)/ 基本接收没问题，这篇论文里我们主要解决balabala
- 啦啦啦好开心，分数不错，评审也很专业，中了还愿 ～(￣▽￣～)
也不知道CVPR收不收母猪产后护理方向的文章
很高兴我们实验室(NUS HPC-AI Lab)在CVPR2022会议中投的5篇论文全部被接收，我借此介绍一下我们的论文。感兴趣的同学请随时提问或交流 :-)
- CAFE: Learning to Condense Dataset by Aligning Features
核心动机：为了使经数据集压缩算法后的数据能在多种网络结构了上表现出更好的泛化性，本文提出了基于特征对齐的新型数据集压缩算法——CAFE. CAFÉ在多个数据集上实现了最佳的性能，并在Cross-Architecture上性能较之前方法有明显提升。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.01531.pdf
代码地址：https://github.com/kaiwang960112/CAFE
Pipeline图：
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2. An Efficient Training Approach for Very Large Scale Face Recognition
核心动机：针对超大ID（千万级）人脸分类问题中分类器的过大导致的存储和通讯上的系列问题，本文提出Faster Face Classification (F2C)实现了更低存储，更快通讯，并且性能几乎无损失的超大规模人脸识别系统。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.10375
代码地址：https://github.com/tiandunx/FFC
Pipeline图：
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3. Crafting Better Contrastive Views for Siamese Representation Learning
核心动机: 当前主流的对比学习方法均采用双网络(Siamese Network)的结构，这带来一个重要且不可避免的问题，即如果选取作为双网络输入的样本对。之前方法大多采用RandomCrop这一监督学习中的传统裁剪策略。本文则为对比学习量身定制了新的裁剪策略ContrastiveCrop，旨在确保正样本对正确的前提下，加大样本之间的差异性，从而通过最小化对比损失学习到更泛化的特征。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.03278
代码: https://github.com/xyupeng/ContrastiveCrop
动机图：
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4. Towards Efficient and Scalable Sharpness-Aware Minimization
核心动机：最近，基于Sharpness-Aware Minimization (SAM)的优化器，在大模型的训练中表现出了显著的性能提升。然而，SAM的更新规则在每一步都需要两个顺序的(不可并行的)梯度计算，这可能会使计算开销加倍，。在本文中，我们提出了一种新的算法LookSAM，只需要周期性地计算内部梯度上升，以显著降低SAM的额外训练成本。最终，LookSAM可以将ViT的预训练Batch Size 扩展到64k，并在0.7个小时内完成，同时保持具有竞争性的准确率。
论文地址: https://arxiv.org/abs/2203.02714
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5. Modeling Motion with Multi-Modal Features for Text-Based Video Segmentation
核心动机: 目前基于语言的视频分割方法通常忽略了显示地利用视频中的运动信息。本文提出的方法协同利用了外观，语言和运动三种模态的信息，实现了对目标物体的精确分割。
类似的话题
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好的，我们来聊聊 CVPR 2022 的审稿结果和录取情况。作为计算机视觉领域最顶级的会议之一，CVPR 的审稿和录取数据历来都是大家关注的焦点，也反映了当年研究的热点和趋势。总体录取情况概览：首先，我们来看一下大致的录取数据。CVPR 2022 共收到了 9000+ 篇的论文投稿，这是一个非常庞大............. -
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