如何评价2020年计算机视觉顶会CVPR投稿量破万的现象？
2020年的CVPR，投稿量首次突破了一万大关，这个数字着实让人眼前一亮，也引发了不少关于计算机视觉领域发展态势的讨论。如果让我来评价这个现象，我会从几个层面来看待：
首先，这是计算机视觉领域蓬勃发展的直观体现，也是“黄金时代”的最好注脚。
想当年，计算机视觉的研究还相对小众，顶会投稿量也就几百上千，能被录用一篇就已经是很大的成就了。而现在，投稿量破万，这说明全球范围内，从事计算机视觉研究的学者、工程师、学生数量呈爆炸式增长。这种增长的背后，是中国、美国、欧洲等多个国家和地区科研投入的增加，是高校和企业对人才的渴求，更是人工智能技术在各行各业展现出强大生命力所带来的吸引力。
想象一下，一万多篇论文，每一篇都可能蕴含着新的算法、新的模型、新的应用思路。这其中，有对基础理论的深刻探索，也有对实际问题的巧妙解决。这种数量上的庞大，汇聚起来就是一股巨大的创新能量，正在不断推动着计算机视觉技术的边界。
其次，投稿量的激增也带来了“僧多粥少”的竞争压力，对研究质量和论文呈现提出了更高的要求。
破万的投稿量，意味着录用率的进一步下降。CVPR作为计算机视觉领域的顶级会议，虽然规模在不断扩大，但其录用率一直保持在一个较低的水平，以保证会议的学术质量。这意味着，每一篇被接收的论文，都是从数千甚至上万篇的竞争者中脱颖而出的佼佼者。
投稿量的剧增，迫使研究者在选题上更加新颖、方法上更加扎实、实验上更加充分。仅仅是“改进一点点”的论文，很难在如此激烈的竞争中获得青睐。更重要的是，论文的撰写和呈现也变得尤为重要。如何清晰、准确、有说服力地表达自己的研究成果，让评审人快速理解你的贡献，并对其价值产生认同，这本身也是一项重要的能力。
再者，这种现象也反映了计算机视觉研究的“普及化”和“应用驱动”趋势。
过去，计算机视觉可能更多地集中在一些核心理论和算法的突破，比如特征提取、图像识别等。但现在，投稿量破万，说明有大量的研究开始聚焦于具体的应用场景，例如自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实、机器人视觉、智能安防等等。这些应用场景的复杂性和多样性，催生了更多细分的研究方向和技术需求。
同时，随着深度学习等技术的成熟，很多过去难以攻克的难题变得有了解决方案，甚至出现了一些“工程化”的研究。这使得更多具有工程背景的研究人员也能够参与到计算机视觉的研究中来，进一步推高了投稿量。这既是好事，意味着技术正在落地，但也要警惕一些“为了发表而发表”的现象，确保研究的科学性和创新性。
然而，我们也不能忽略这种增长带来的“噪音”和“挑战”。
万篇文章，不可能篇篇都是里程碑式的突破。其中必然夹杂着一些重复性工作、局限于特定数据集的研究、或者只是对现有方法的微调。如何从海量的信息中筛选出真正有价值的研究，是评审委员会面临的巨大挑战，也是我们作为研究者需要学习如何“淘金”的能力。
另外，投稿量的激增也可能导致研究的“同质化”问题。当某个研究方向（比如某个新的Transformer变体在某个CV任务上的应用）非常热门时，可能会涌现出大量类似的研究，而真正的创新点反而被掩盖。这需要研究者们有更强的独立思考能力和批判性精神。
总而言之，2020年CVPR投稿量破万，是一个令人振奋但又需要深思的现象。
它证明了计算机视觉领域的蓬勃生命力，吸引了全球最聪明的大脑投身其中。但同时，它也对我们提出了更高的要求：要追求更深层次的理解，更具创造性的方法，更严谨的实验验证，以及更清晰有效的沟通能力。
对于我们研究者来说，这是一个充满机遇的时代，也是一个需要不断提升自身硬实力的时代。要在这个“万花筒”般的世界里找到自己的位置，并做出真正有意义的贡献，就必须保持对技术的热情，对创新的追求，以及对学术严谨性的坚持。
首先，这是计算机视觉领域蓬勃发展的直观体现，也是“黄金时代”的最好注脚。
想当年，计算机视觉的研究还相对小众，顶会投稿量也就几百上千，能被录用一篇就已经是很大的成就了。而现在，投稿量破万，这说明全球范围内，从事计算机视觉研究的学者、工程师、学生数量呈爆炸式增长。这种增长的背后，是中国、美国、欧洲等多个国家和地区科研投入的增加，是高校和企业对人才的渴求，更是人工智能技术在各行各业展现出强大生命力所带来的吸引力。
想象一下，一万多篇论文，每一篇都可能蕴含着新的算法、新的模型、新的应用思路。这其中，有对基础理论的深刻探索，也有对实际问题的巧妙解决。这种数量上的庞大，汇聚起来就是一股巨大的创新能量，正在不断推动着计算机视觉技术的边界。
其次，投稿量的激增也带来了“僧多粥少”的竞争压力，对研究质量和论文呈现提出了更高的要求。
破万的投稿量，意味着录用率的进一步下降。CVPR作为计算机视觉领域的顶级会议，虽然规模在不断扩大，但其录用率一直保持在一个较低的水平，以保证会议的学术质量。这意味着，每一篇被接收的论文，都是从数千甚至上万篇的竞争者中脱颖而出的佼佼者。
投稿量的剧增，迫使研究者在选题上更加新颖、方法上更加扎实、实验上更加充分。仅仅是“改进一点点”的论文，很难在如此激烈的竞争中获得青睐。更重要的是，论文的撰写和呈现也变得尤为重要。如何清晰、准确、有说服力地表达自己的研究成果，让评审人快速理解你的贡献，并对其价值产生认同，这本身也是一项重要的能力。
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过去，计算机视觉可能更多地集中在一些核心理论和算法的突破，比如特征提取、图像识别等。但现在，投稿量破万，说明有大量的研究开始聚焦于具体的应用场景，例如自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实、机器人视觉、智能安防等等。这些应用场景的复杂性和多样性，催生了更多细分的研究方向和技术需求。
同时，随着深度学习等技术的成熟，很多过去难以攻克的难题变得有了解决方案，甚至出现了一些“工程化”的研究。这使得更多具有工程背景的研究人员也能够参与到计算机视觉的研究中来，进一步推高了投稿量。这既是好事，意味着技术正在落地，但也要警惕一些“为了发表而发表”的现象，确保研究的科学性和创新性。
然而，我们也不能忽略这种增长带来的“噪音”和“挑战”。
万篇文章，不可能篇篇都是里程碑式的突破。其中必然夹杂着一些重复性工作、局限于特定数据集的研究、或者只是对现有方法的微调。如何从海量的信息中筛选出真正有价值的研究，是评审委员会面临的巨大挑战，也是我们作为研究者需要学习如何“淘金”的能力。
另外，投稿量的激增也可能导致研究的“同质化”问题。当某个研究方向（比如某个新的Transformer变体在某个CV任务上的应用）非常热门时，可能会涌现出大量类似的研究，而真正的创新点反而被掩盖。这需要研究者们有更强的独立思考能力和批判性精神。
总而言之，2020年CVPR投稿量破万，是一个令人振奋但又需要深思的现象。
它证明了计算机视觉领域的蓬勃生命力，吸引了全球最聪明的大脑投身其中。但同时，它也对我们提出了更高的要求：要追求更深层次的理解，更具创造性的方法，更严谨的实验验证，以及更清晰有效的沟通能力。
对于我们研究者来说，这是一个充满机遇的时代，也是一个需要不断提升自身硬实力的时代。要在这个“万花筒”般的世界里找到自己的位置，并做出真正有意义的贡献，就必须保持对技术的热情，对创新的追求，以及对学术严谨性的坚持。
网友意见
大家听说过斐波那契投稿法么： 这次投的文章 = 上次被拒的文章+上上次被拒的文章
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