CVPR: la mayor conferencia en visión por computador

La IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, conocida popularmente como CVPR, es la conferencia considerada de más prestigio e impacto en el área de la visión por computador. Para dar unos datos objetivos al respecto, se trata de la conferencia de más impacto entre todas las conferencias de computer science, seguida de NeurIPS (Neural Information Processing Systems) e ICCV (IEEE International Conference on Computer Vision), tal y como se puede ver en este enlace.

Este año, la conferencia tuvo lugar en Long Beach, California (USA), del 16 al 20 de junio. El número de asistentes a la conferencia se va superando año tras año, llegando a superar los 9,200 registrados este año, y así mismo sucede con el número de artículos enviados y aceptados, siendo de 5,160 y 1,294 respectivamente, lo que significa una aceptación del 25.2% de los artículos enviados. En el siguiente gráfico se puede ver la evolución de la asistencia de los participantes a este congreso a largo de los años:

Asistentes al CVPR vision computador
Asistentes al CVPR en las distintas ediciones. Fuente: CVPR2019

Los conceptos que más han aparecido en esta edición del congreso se muestran en la siguiente nube de palabras, en la que a mayor tamaño tiene una palabra significa que mayor número de artículos se han presentado en esa temática:

palabras más relevantes del CVPR 2019
Nube de palabras más relevantes del CVPR 2019. Fuente: CVPR2019

Destacar que más allá de las palabras más generales, tales como pueden ser image, learning, network o deep, también destacan otros conceptos más específicos, tales como detección, segmentación o video.

Curiosamente, un trabajo de segmentación de objetos en vídeos desarrollado por la UOC en colaboración de la UPC y el Barcelona Supercomputing Center fue aceptado y presentado en esta edición del congreso:

vision computador cvpr
Presentación RVOS: End-to-End Recurrent Network for Video Object Segmentation en el CVPR2019

En esta entrada anterior del blog, se mencionaba que Barcelona tiene el talento para ser un hub en temas de investigación relacionados con las técnicas de deep learning. En esta misma línea, cabe destacar que 11 artículos procedentes de universidades y centros de investigación catalanes (UOC, UPC, BSC-CNS, UPF, UB, CVC y UAB) han sido aceptados en esta edición del CVPR. Podéis encontrar el detalle de cada uno de estos trabajos en este enlace. Os dejamos con una foto de parte de los investigadores de estas universidades y centros de investigación catalanes que asistimos al congreso para hacer difusión de nuestra investigación:

vision computador CVPR
Parte de los asistentes al congreso formados o investigadores en activo de universidades y centros de investigación catalanes.

Carles Ventura es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Doctor por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), imparte cursos de inteligencia artificial y sus principales intereses en investigación se focalizan en el reconocimiento y detección de objetos y la segmentación semántica de imágenes. Es miembro del grupo de investigación SUnAI (Scene Understanding and Artificial Intelligence).

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