Conferences · eligible papers
CVPR
2021–2025 確定版
2022 · 2,074 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- CoNeRF: Controllable Neural Radiance Fields
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoSSL: Co-Learning of Representation and Classifier for Imbalanced Semi-Supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coarse-To-Fine Deep Video Coding With Hyperprior-Guided Mode Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coarse-To-Fine Feature Mining for Video Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coarse-To-Fine Q-Attention: Efficient Learning for Visual Robotic Manipulation via Discretisation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CodedVTR: Codebook-Based Sparse Voxel Transformer With Geometric Guidance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coherent Point Drift Revisited for Non-Rigid Shape Matching and Registration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Colar: Effective and Efficient Online Action Detection by Consulting Exemplars
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Learning for Hand and Object Reconstruction With Attention-Guided Graph Convolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Transformers for Grounded Situation Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Come-Closer-Diffuse-Faster: Accelerating Conditional Diffusion Models for Inverse Problems Through Stochastic Contraction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Commonality in Natural Images Rescues GANs: Pretraining GANs With Generic and Privacy-Free Synthetic Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Comparing Correspondences: Video Prediction With Correspondence-Wise Losses
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Complex Backdoor Detection by Symmetric Feature Differencing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Complex Video Action Reasoning via Learnable Markov Logic Network
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compositional Temporal Grounding With Structured Variational Cross-Graph Correspondence Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compound Domain Generalization via Meta-Knowledge Encoding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Comprehending and Ordering Semantics for Image Captioning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compressing Models With Few Samples: Mimicking Then Replacing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compressive Single-Photon 3D Cameras
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computing Wasserstein-p Distance Between Images With Linear Cost
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ConDor: Self-Supervised Canonicalization of 3D Pose for Partial Shapes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Condensing CNNs With Partial Differential Equations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Confidence Propagation Cluster: Unleash Full Potential of Object Detectors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Connecting the Complementary-View Videos: Joint Camera Identification and Subject Association
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistency Driven Sequential Transformers Attention Model for Partially Observable Scenes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistency Learning via Decoding Path Augmentation for Transformers in Human Object Interaction Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistent Explanations by Contrastive Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Constrained Few-Shot Class-Incremental Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ContIG: Self-Supervised Multimodal Contrastive Learning for Medical Imaging With Genetics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Context-Aware Sequence Alignment Using 4D Skeletal Augmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Context-Aware Video Reconstruction for Rolling Shutter Cameras
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contextual Debiasing for Visual Recognition With Causal Mechanisms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contextual Instance Decoupling for Robust Multi-Person Pose Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contextual Outpainting With Object-Level Contrastive Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contextual Similarity Distillation for Asymmetric Image Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contextualized Spatio-Temporal Contrastive Learning With Self-Supervision
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Learning With Lifelong Vision Transformer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Learning for Visual Search With Backward Consistent Feature Embedding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Object Detection via Prototypical Task Correlation Guided Gating Mechanism
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Predictive Learning From Videos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Stereo Matching of Continuous Driving Scenes With Growing Architecture
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Test-Time Domain Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continuous Scene Representations for Embodied AI
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contour-Hugging Heatmaps for Landmark Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ContrastMask: Contrastive Learning To Segment Every Thing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Boundary Learning for Point Cloud Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Conditional Neural Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Dual Gating: Learning Sparse Features With Contrastive Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Learning for Space-Time Correspondence via Self-Cycle Consistency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Learning for Unsupervised Video Highlight Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Regression for Domain Adaptation on Gaze Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Test-Time Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Controllable Animation of Fluid Elements in Still Images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Controllable Dynamic Multi-Task Architectures
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Convolution of Convolution: Let Kernels Spatially Collaborate
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Convolutions for Spatial Interaction Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coopernaut: End-to-End Driving With Cooperative Perception for Networked Vehicles
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoordGAN: Self-Supervised Dense Correspondences Emerge From GANs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Correlation Verification for Image Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Correlation-Aware Deep Tracking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counterfactual Cycle-Consistent Learning for Instruction Following and Generation in Vision-Language Navigation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coupled Iterative Refinement for 6D Multi-Object Pose Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coupling Vision and Proprioception for Navigation of Legged Robots
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Crafting Better Contrastive Views for Siamese Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Critical Regularizations for Neural Surface Reconstruction in the Wild
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CroMo: Cross-Modal Learning for Monocular Depth Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross Domain Object Detection by Target-Perceived Dual Branch Distillation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross Modal Retrieval With Querybank Normalisation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Architecture Self-Supervised Video Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Domain Adaptive Teacher for Object Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Domain Correlation Distillation for Unsupervised Domain Adaptation in Nighttime Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Domain Few-Shot Learning With Task-Specific Adapters
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Image Relational Knowledge Distillation for Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Background Suppression for Audio-Visual Event Localization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Clinical Graph Transformer for Ophthalmic Report Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Map Learning for Vision and Language Navigation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Perceptionist: Can Face Geometry Be Gleaned From Voices?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Representation Learning for Zero-Shot Action Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Transferable Adversarial Attacks From Images to Videos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Model Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Action Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Patch Dense Contrastive Learning for Semi-Supervised Segmentation of Cellular Nuclei in Histopathologic Images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-View Transformers for Real-Time Map-View Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossLoc: Scalable Aerial Localization Assisted by Multimodal Synthetic Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossPoint: Self-Supervised Cross-Modal Contrastive Learning for 3D Point Cloud Understanding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Crowd Counting in the Frequency Domain
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cycle-Consistent Counterfactuals by Latent Transformations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CycleMix: A Holistic Strategy for Medical Image Segmentation From Scribble Supervision
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D-Grasp: Physically Plausible Dynamic Grasp Synthesis for Hand-Object Interactions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAD-3DHeads: A Large-Scale Dense, Accurate and Diverse Dataset for 3D Head Alignment From a Single Image
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAFormer: Improving Network Architectures and Training Strategies for Domain-Adaptive Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAIR-V2X: A Large-Scale Dataset for Vehicle-Infrastructure Cooperative 3D Object Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DASO: Distribution-Aware Semantics-Oriented Pseudo-Label for Imbalanced Semi-Supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DATA: Domain-Aware and Task-Aware Self-Supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DArch: Dental Arch Prior-Assisted 3D Tooth Instance Segmentation With Weak Annotations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DC-SSL: Addressing Mismatched Class Distribution in Semi-Supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DECORE: Deep Compression With Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DEFEAT: Deep Hidden Feature Backdoor Attacks by Imperceptible Perturbation and Latent Representation Constraints
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DESTR: Object Detection With Split Transformer
日本大学: 関与なし（対象大学）