CVPR 2023 paper 동향

데이터 파헤치기

• 9155개의 제출 중 2359개의 논문이 승인됨
• arXiv 버전이 포함된 논문은 1724개

논문당 저자

• CVPR 논문 저잧의 평균은 5.4명이다.
• 13개의 논문에는 저자가 1명 뿐이었다.

데이터 

• 초록에 따를 때 가장 인기있는 데이터셋은 ImageNet, COCO, KITTI, CIFAR가 있다.

 

Heating UP

모델

Diffusion 모델이 압도적이었다. 노이즈 제거, 이미지 편집 및 style transfer에도 적용된다.

Radience Fields 역시 NeRF와 함께 많은 인기를 얻고 있다.

Transformer와 ViT는 2022년에 비해 인기가 하락한 것을 보여주고 있다.

CNN은 우위를 거의 잃어가고 있는 걸 볼 수 있다.

 

Task

전통적인 Recognition 분야의 선호도는 여전하지만 generation 분야와 editing 분야가 상승세이다.

Mask가 전년 대비 263% 증가한 것을 볼 수 있다. Masked auto encoder와 같이 masked에 초점이 많이 맞춰져있다.

Zero-shot 학습이 Transfer learning, generative, prompt tuning등 주목을 받고 있다. 더불어 few-shot도 여전히 인기를 얻고 있다.

 

Domain

Computer vision 분야에서 탑티어인 CVPR동향을 통해 최근 활발히 연구가 되어지고 있는 분야를 알아보았다.

현재 내가 관심갖고 있는 domain adaptation에 대한 정보는 없었어서 아쉬웠지만 Few-shot이나 zero-shot과 같은 분야에서 domain adaptation이 많이 등장하기 때문에 이 쪽으로 좀 쳐다봐야할 것같다.