這幾年因為工業界的踴躍參與，沒有哪個會能夠比得上CVPR在CV屆的影響力。
我沒有參加過CVPR，大部分人這輩子也不可能有機會參加CVPR，不過關注這個領域的仍然會時常從零零碎碎的媒體帶來的資訊中得知一些消息然後樂于其中。
不過，你是否真的認真打開過CVPR的網址，真的了解過它的細節和價值。同樣的資訊，在不同人的手裡産生的價值是有巨大差異的，今天咱們來認真扒一扒CVPR，以剛剛過去，所有資訊已經公開的CVPR2018為例。
http://cvpr2018.thecvf.com/
01CVPR是什麼
全稱IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，是由IEEE舉辦的計算機視覺和模式識别領域的頂級A類會議，一年一次而且每年會有公司贊助該會議并獲得在會場展示的機會。
看看這一長串的贊助商，如果不是商業公司的參與，一個學術會議不可能如此火爆。
大部分時間裡CVPR每年大概300篇論文，12年以後逐年增加，18年接近1000篇文章了，火熱程度可見一斑。
那對于沒有論文的我們來說，應該怎樣去關注CVPR或者說哪些東西是值得關注的呢？
打開首頁看看，包括conference，tutorials，workshops，expo，papers等闆塊。
02conference
http://cvpr2018.thecvf.com/program/main_conference
就算不能及時參會，也可以在conference闆塊看到所有已經接收的文章清單，以及獲獎論文和作者公示。
比如我們熟知的學神何凱明在CVPR 2018上剛剛獲得PAMI青年研究員獎，通常這些消息媒體都會及時報導。這是一個擷取資訊的入口，通常掃一眼就行了。
03papers
http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py
從這裡，就可以擷取所有論文，還可以使用标題關鍵詞進行檢索。如果你時間足夠多，不妨一次性浏覽一下所有文章的标題，下載下傳自己感興趣的，半天時間足矣。
文章根據重要程度分為oral，spotlights，poster三個等級，oral，spotlights都有口頭報導露臉的機會，poster則是海報展示，參加過會議的懂這是什麼意思。
04tutorials
http://cvpr2018.thecvf.com/program/tutorials
tutorials就是一些大佬們集中起來演講一個課題了，通常是介紹自己的研究，這是不可多得的資料，有視訊有PPT，内容豐富。
如上面的Generative Adversarial Networks，Big Data Summarization: Algorithms and Applications，Computational Imaging for Self-Driving Vehicles，Unsupervised Visual Learning等各種，都是精品内容啊。
我們以近幾年最火的generative adversial networks(生成對抗網絡)為例，有十幾個人的技術報告，從簡單的入門介紹，到最新的研究和報告，https://sites.google.com/view/cvpr2018tutorialongans/
如果你想下載下傳youtube上面的視訊，那麼可以用這個工具
https://www.onlinevideoconverter.com/zh/video-converter
05workshop
是附屬于主會的一些研究熱點的專題研讨會，而且是獨立審稿的。雖然論文品質比主會要總體低一些，但是workshop最大的價值，就是會搞一些比賽以及釋出一些資料集，對大部分人來說，其實這個比會議論文有用多了。
我們随便挑幾個看看。
First International Workshop on Disguised Faces in the Wild，可知道是第一屆研究有妝容的人臉問題，這是人臉識别等算法必須面臨的新問題與挑戰，感受一下。
Low-Power Image Recognition Challenge，從15年開始已經舉辦了好幾屆。研究移動端如何同時擷取高準确率和低功耗低延遲的解決方案，會聚焦于模型壓縮優化等領域，這就是當下最典型的商業場景。由于參與者衆多，今年11月份還加賽一場，背後就是Google，Facebook的支援。
NVIDIA AI City Challenge，聚焦于未來的智能交通，Nvidia可是非常積極地開發自動駕駛相關地軟硬體平台，鐵了心的押注了這一未來交通領域最大的變革。而且自動駕駛的workshop不止一個，還有Workshop on Autonomous Driving以及一些機器視覺相關的。
甚至還有Women in Computer Vision這樣特殊的小組，可謂是俏皮了，不過計算機視覺方向對于女生來說，确實是一個還不錯的職業選擇。