计算机视觉顶尖期刊和会议有哪些？
想在计算机视觉领域崭露头角，或者想了解这个飞速发展的领域最前沿的研究动态，那么关注顶尖的期刊和会议无疑是最佳途径。这些平台不仅是学者们交流思想、展示最新成果的舞台，更是行业风向标的指示器。要说计算机视觉领域的“奥运会”和“诺贝尔奖”，那非以下这些顶级期刊和会议莫属了。
一、 顶级期刊：学术研究的基石与深度
期刊的发表周期相对较长，但其文章往往经过更为严谨和深入的同行评审，内容也更具学术深度和理论性。它们是构建计算机视觉理论体系、提出新方法、分析问题本质的重要阵地。
1. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
为何顶尖： TPAMI 绝对是计算机视觉和模式识别领域的“常青树”和“金字招牌”。它覆盖的范围极广，从基础的模式识别理论、机器学习方法，到具体的计算机视觉任务，如图像识别、目标检测、分割、三维重建、SLAM 等等，无所不包。TPAMI 的文章以其严谨的数学推导、深刻的理论分析、创新的算法设计和充分的实验验证而闻名。发表在 TPAMI 上的论文，往往代表了该领域最前沿、最扎实的研究成果。
内容侧重： 强调理论创新、算法的普适性和鲁棒性，以及对问题的深刻理解。它更看重基础性的贡献，即使是应用性研究，也需要有扎实的理论支撑。
论文特点： 通常篇幅较长，包含详细的数学推导、算法描述和多角度的实验分析。阅读 TPAMI 的论文，你能获得对某个问题非常透彻的理解。
2. International Journal of Computer Vision (IJCV)
为何顶尖： IJCV 与 TPAMI 并驾齐驱，是另一个计算机视觉领域的顶级期刊。它同样关注计算机视觉的各个方面，但相比 TPAMI，IJCV 在某些方向上可能更侧重于视觉的几何、光学以及与机器人、图形学交叉的领域。IJCV 的论文也以其深度和创新性著称，是研究人员必读的文献之一。
内容侧重： 同样重视理论和算法的创新，在三维视觉、立体视觉、运动分析、几何推理、光学模型等方面有突出贡献。有时也包含一些对新兴领域（如事件相机、神经渲染）的开创性工作。
论文特点： 与 TPAMI 类似，文章通常质量很高，需要深入的阅读和理解。一些开创性的视觉算法，例如 SIFT（尺度不变特征变换）的最初发表就出自 IJCV。
3. Journal of Machine Learning Research (JMLR)
为何顶尖： 虽然 JMLR 是一个综合性的机器学习期刊，但由于计算机视觉很大程度上依赖于机器学习的进步，JMLR 上发表的许多论文对计算机视觉领域产生了深远的影响。特别是那些关于深度学习理论、优化算法、概率模型等基础性研究，直接推动了计算机视觉的发展。
内容侧重： 机器学习的理论、算法、应用和评估。在计算机视觉方面，重点关注如何用更有效、更通用的机器学习方法解决视觉问题，例如新的神经网络架构、训练技术、归纳偏置等。
论文特点： 严谨的理论分析，对算法的收敛性、泛化能力等有深入探讨。由于其机器学习的普遍性，JMLR 的文章可能不直接聚焦于某一个视觉任务，但其提出的方法往往能被广泛应用于计算机视觉。
二、 顶级会议：思想碰撞与最新浪潮
会议的发表周期更短，速度更快，更能反映当前研究的热点和最新趋势。顶级的计算机视觉会议是学术界和工业界交流前沿思想、发布突破性成果的“风向标”。
1. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
为何顶尖： CVPR 是计算机视觉领域最负盛名、规模最大、投稿量最多的顶级会议之一。它几乎涵盖了计算机视觉的全部子领域，从图像处理、模式识别到机器人视觉、医学影像分析，甚至是人机交互。CVPR 的文章通常具有很强的创新性、实用性和实验验证，是了解当前计算机视觉研究前沿的“必打卡”之地。
内容侧重： 极广的覆盖面，最新的算法、模型和应用。在深度学习驱动的计算机视觉时代，CVPR 更是成为了展示最新神经网络架构、训练技巧以及各种视觉任务（如物体检测、图像分割、人脸识别、行为识别、生成模型等）进展的绝佳平台。
论文特点： 论文内容往往紧跟热点，许多前沿的深度学习模型和技术都在 CVPR 上首次亮相。实验部分通常非常详实，会与大量现有方法进行比较。
2. International Conference on Computer Vision (ICCV)
为何顶尖： ICCV 与 CVPR 齐名，是计算机视觉领域的另一项重量级盛会。通常情况下，CVPR 和 ICCV 是轮流举办的（每年一个，但有时会间隔一年），但它们的影响力和声誉不分伯仲。ICCV 的特点是其学术深度和理论创新性可能略高于 CVPR，更强调基础性研究的突破。
内容侧重： 同样覆盖广泛，但可能更侧重于理论基础、新颖的视觉范式、以及与数学、几何、物理等学科的交叉。在三维视觉、几何计算、低级视觉（如去模糊、去噪）等领域，ICCV 常常有高质量的贡献。
论文特点： 论文的理论分析往往更为深入，对问题的理解和数学建模要求较高。研究的创新性要求也很高。
3. European Conference on Computer Vision (ECCV)
为何顶尖： ECCV 是计算机视觉领域另一个享有极高声誉的顶级会议，通常每两年举办一次。它的学术水平与 CVPR 和 ICCV 相当，是全球计算机视觉研究者交流的重要平台。ECCV 的文章也以其质量和影响力著称。
内容侧重： 与 CVPR 和 ICCV 类似，覆盖计算机视觉的各个方向。有时，ECCV 在某些领域，比如机器人视觉、人类行为理解等，也可能展现出其独特的优势和研究热点。
论文特点： 论文质量高，对算法的创新性和实验的严谨性都有较高要求。ECCV 也孕育了许多计算机视觉领域的经典工作。
除了以上三巨头，还有一些同样非常重要，并且在特定领域非常有影响力的顶级会议：
AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 和 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)：这两个是人工智能领域的综合性顶级会议，但由于计算机视觉是人工智能的重要分支，这两个会议上也有大量非常高质量的计算机视觉研究论文，特别是那些与AI的其他分支（如自然语言处理、规划、推理）交叉的研究。
NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 和 ICML (International Conference on Machine Learning)：这两个是机器学习领域的顶级会议。正如前文提到 JMLR 的情况一样，这两个会议上发表的许多关于深度学习理论、模型、优化和算法的研究，对计算机视觉产生了革命性的影响。例如，Transformer 架构的最初发表就在 NLP 的顶级会议上，但它后来对计算机视觉也产生了巨大影响。
SIGGRAPH (Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques)：虽然 SIGGRAPH 主要关注计算机图形学，但计算机视觉和计算机图形学有着天然的联系，尤其是在三维重建、渲染、虚拟现实、增强现实等领域。SIGGRAPH 上发表的许多关于几何处理、视觉感知、人机交互的研究，对计算机视觉，尤其是三维视觉领域，有着重要的启示和推动作用。
如何看待这些期刊和会议？
影响力与认可度： 能在这些顶级期刊和会议上发表论文，是衡量一个研究人员或研究团队学术水平的重要标志。这通常意味着其研究成果具有高度的创新性、严谨性和影响力。
了解前沿： 关注这些平台的最新论文，是了解计算机视觉领域最新研究趋势、技术突破和热门方向的最佳途径。
学术深耕： 期刊提供了深入理论研究的土壤，而会议则提供了思想碰撞和快速迭代的平台。两者相辅相成，共同推动着计算机视觉领域的进步。
对于想要深入计算机视觉领域的研究者和从业者来说，熟悉并持续关注这些顶级期刊和会议是非常有必要的。它们是你学术探索的灯塔，也是你理解这个领域最前沿发展的窗口。
一、 顶级期刊：学术研究的基石与深度
期刊的发表周期相对较长，但其文章往往经过更为严谨和深入的同行评审，内容也更具学术深度和理论性。它们是构建计算机视觉理论体系、提出新方法、分析问题本质的重要阵地。
1. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
为何顶尖： TPAMI 绝对是计算机视觉和模式识别领域的“常青树”和“金字招牌”。它覆盖的范围极广，从基础的模式识别理论、机器学习方法，到具体的计算机视觉任务，如图像识别、目标检测、分割、三维重建、SLAM 等等，无所不包。TPAMI 的文章以其严谨的数学推导、深刻的理论分析、创新的算法设计和充分的实验验证而闻名。发表在 TPAMI 上的论文，往往代表了该领域最前沿、最扎实的研究成果。
内容侧重： 强调理论创新、算法的普适性和鲁棒性，以及对问题的深刻理解。它更看重基础性的贡献，即使是应用性研究，也需要有扎实的理论支撑。
论文特点： 通常篇幅较长，包含详细的数学推导、算法描述和多角度的实验分析。阅读 TPAMI 的论文，你能获得对某个问题非常透彻的理解。
2. International Journal of Computer Vision (IJCV)
为何顶尖： IJCV 与 TPAMI 并驾齐驱，是另一个计算机视觉领域的顶级期刊。它同样关注计算机视觉的各个方面，但相比 TPAMI，IJCV 在某些方向上可能更侧重于视觉的几何、光学以及与机器人、图形学交叉的领域。IJCV 的论文也以其深度和创新性著称，是研究人员必读的文献之一。
内容侧重： 同样重视理论和算法的创新，在三维视觉、立体视觉、运动分析、几何推理、光学模型等方面有突出贡献。有时也包含一些对新兴领域（如事件相机、神经渲染）的开创性工作。
论文特点： 与 TPAMI 类似，文章通常质量很高，需要深入的阅读和理解。一些开创性的视觉算法，例如 SIFT（尺度不变特征变换）的最初发表就出自 IJCV。
3. Journal of Machine Learning Research (JMLR)
为何顶尖： 虽然 JMLR 是一个综合性的机器学习期刊，但由于计算机视觉很大程度上依赖于机器学习的进步，JMLR 上发表的许多论文对计算机视觉领域产生了深远的影响。特别是那些关于深度学习理论、优化算法、概率模型等基础性研究，直接推动了计算机视觉的发展。
内容侧重： 机器学习的理论、算法、应用和评估。在计算机视觉方面，重点关注如何用更有效、更通用的机器学习方法解决视觉问题，例如新的神经网络架构、训练技术、归纳偏置等。
论文特点： 严谨的理论分析，对算法的收敛性、泛化能力等有深入探讨。由于其机器学习的普遍性，JMLR 的文章可能不直接聚焦于某一个视觉任务，但其提出的方法往往能被广泛应用于计算机视觉。
二、 顶级会议：思想碰撞与最新浪潮
会议的发表周期更短，速度更快，更能反映当前研究的热点和最新趋势。顶级的计算机视觉会议是学术界和工业界交流前沿思想、发布突破性成果的“风向标”。
1. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
为何顶尖： CVPR 是计算机视觉领域最负盛名、规模最大、投稿量最多的顶级会议之一。它几乎涵盖了计算机视觉的全部子领域，从图像处理、模式识别到机器人视觉、医学影像分析，甚至是人机交互。CVPR 的文章通常具有很强的创新性、实用性和实验验证，是了解当前计算机视觉研究前沿的“必打卡”之地。
内容侧重： 极广的覆盖面，最新的算法、模型和应用。在深度学习驱动的计算机视觉时代，CVPR 更是成为了展示最新神经网络架构、训练技巧以及各种视觉任务（如物体检测、图像分割、人脸识别、行为识别、生成模型等）进展的绝佳平台。
论文特点： 论文内容往往紧跟热点，许多前沿的深度学习模型和技术都在 CVPR 上首次亮相。实验部分通常非常详实，会与大量现有方法进行比较。
2. International Conference on Computer Vision (ICCV)
为何顶尖： ICCV 与 CVPR 齐名，是计算机视觉领域的另一项重量级盛会。通常情况下，CVPR 和 ICCV 是轮流举办的（每年一个，但有时会间隔一年），但它们的影响力和声誉不分伯仲。ICCV 的特点是其学术深度和理论创新性可能略高于 CVPR，更强调基础性研究的突破。
内容侧重： 同样覆盖广泛，但可能更侧重于理论基础、新颖的视觉范式、以及与数学、几何、物理等学科的交叉。在三维视觉、几何计算、低级视觉（如去模糊、去噪）等领域，ICCV 常常有高质量的贡献。
论文特点： 论文的理论分析往往更为深入，对问题的理解和数学建模要求较高。研究的创新性要求也很高。
3. European Conference on Computer Vision (ECCV)
为何顶尖： ECCV 是计算机视觉领域另一个享有极高声誉的顶级会议，通常每两年举办一次。它的学术水平与 CVPR 和 ICCV 相当，是全球计算机视觉研究者交流的重要平台。ECCV 的文章也以其质量和影响力著称。
内容侧重： 与 CVPR 和 ICCV 类似，覆盖计算机视觉的各个方向。有时，ECCV 在某些领域，比如机器人视觉、人类行为理解等，也可能展现出其独特的优势和研究热点。
论文特点： 论文质量高，对算法的创新性和实验的严谨性都有较高要求。ECCV 也孕育了许多计算机视觉领域的经典工作。
除了以上三巨头，还有一些同样非常重要，并且在特定领域非常有影响力的顶级会议：
AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 和 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)：这两个是人工智能领域的综合性顶级会议，但由于计算机视觉是人工智能的重要分支，这两个会议上也有大量非常高质量的计算机视觉研究论文，特别是那些与AI的其他分支（如自然语言处理、规划、推理）交叉的研究。
NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 和 ICML (International Conference on Machine Learning)：这两个是机器学习领域的顶级会议。正如前文提到 JMLR 的情况一样，这两个会议上发表的许多关于深度学习理论、模型、优化和算法的研究，对计算机视觉产生了革命性的影响。例如，Transformer 架构的最初发表就在 NLP 的顶级会议上，但它后来对计算机视觉也产生了巨大影响。
SIGGRAPH (Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques)：虽然 SIGGRAPH 主要关注计算机图形学，但计算机视觉和计算机图形学有着天然的联系，尤其是在三维重建、渲染、虚拟现实、增强现实等领域。SIGGRAPH 上发表的许多关于几何处理、视觉感知、人机交互的研究，对计算机视觉，尤其是三维视觉领域，有着重要的启示和推动作用。
如何看待这些期刊和会议？
影响力与认可度： 能在这些顶级期刊和会议上发表论文，是衡量一个研究人员或研究团队学术水平的重要标志。这通常意味着其研究成果具有高度的创新性、严谨性和影响力。
了解前沿： 关注这些平台的最新论文，是了解计算机视觉领域最新研究趋势、技术突破和热门方向的最佳途径。
学术深耕： 期刊提供了深入理论研究的土壤，而会议则提供了思想碰撞和快速迭代的平台。两者相辅相成，共同推动着计算机视觉领域的进步。
对于想要深入计算机视觉领域的研究者和从业者来说，熟悉并持续关注这些顶级期刊和会议是非常有必要的。它们是你学术探索的灯塔，也是你理解这个领域最前沿发展的窗口。
网友意见
发现楼上的段子不全，我来补一补。
CVPR/ICCV/ECCV常见论文:
- 我们在imagenet上提升了0.1%！
- 研究生梯度下降(graduate student descent)是最重要的技术！
- 我们很快将释放代码，也可能用很长时间。
- 我们是第一个把transformer用到这个任务的！
- 我们采用了更多的计算资源，发现很老的一个基线方法是最好的！
Neurips:
1.我提出了一个新的任务，尽管可能没什么实际意义。
2.经过精心挑选，我们的结果看上去不错！
3. 我们提出的方法在我们生成的非公开数据集上很有效！
ICML:
1.我们证明了五年以前大家都知道的东西！
2.我们有很复杂的连自己也看不太懂的公式。
ICLR：
- 虽然我们是一个比较新的会议，但是我们仍然在鄙视链顶层。
- Open review不代表我们论文质量高，可能只是我们脸皮厚。
AAAI
1.我们的审稿人看不懂我们做了什么，反正通过了。
2.我们将已有方法运用到了新数据集，发现它超过了SOTA 1%！
3.我们发现把已有模块插入到当前的任务，可以涨点！
IJCAI
- 我们的中奖率只有不到15%，真的不是水会，CCF别踢我。
- 不是我们实验不够，六页真的啥都放不下。
- 没错，我们的论文如果能投三大会我就投三大会了，投IJCAI实在没办法，日子总还是要过的嘛。
发现有很多人看，所以再扩展到一些非CV类会议。
SIGGRAPH
- 只要录取率足够低，圈内都是自己人，把圈外人门关上，焊的死死的。
- SIGGRAPH可不是像水会，我们CG就这一个顶会，质量杠杠的。别看了，说的就是你们，视觉三大会一个比一个水。
- Incremental的方法都不能发表，至于你要问我什么是incremental，demo视频PS地不好，就是incremental，外人我不告诉他。
ICRA/IROS
1.我们引用了30篇非常相关的论文，没错都是我们的论文。
2.我们研究了人与机器人的交互，但是可能没有人能用得到。
3.我们将机器学习应用到了已经解决的问题当中，发现它可以达到相似的效果。
4. 我们也做了SLAM，但是比其他论文好2%。
5. 我们的sensor很创新，但是你们可能买不起。
6.我们又一次在模拟器中取得了完美的效果！
EMNLP：
1.我们在某个特定的任务上取得了提升，但是可能在你的数据上不work。
2. 你只需要这个简单的trick即可。
3. 我们的神经网络模拟了人脑思考的过程，可能对你的任务有一丢丢帮助。
4.预训练加bert真的很有效。
5.我们在大规模数据集上验证了结果，但是你想要复现，可能还需要一些运气。
下面是部分出处，点赞后存哈！
我是研究生话题top1答主，@电光幻影炼金术 欢迎关注！
感谢点赞！
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顺便带些货吧，我最近发现的特别好用的。
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