主旨：探讨生成模型在计算机视觉领域的应用和发展
03
Poseestimationandtracking
04
Robotics
05
AR/VR
06
Autonomousdriving
07
Open-worldrecognition
08
Dataforvisualrecognition
09
Generaltrack
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Biometrics
11
CV+X:Biomedical
12
Vision+language
WorkshopandChallengesforNewFrontiersinVisualLanguageReasoning:Compositionality,PromptsandCausality
是否征稿：待公布
O-DRUM:WorkshoponOpen-DomainReasoningUnderMulti-ModalSettings
主旨：解决使用多种模式（如文本、图像、视频、音频等）的视觉推理这一新兴话题。
NewFrontiersforZero-ShotImageCaptioningEvaluation
主旨：聚焦在在零样本图像字幕设置下测试图像字幕模型的真正极限。
13
Videounderstanding
3rdInternationalWorkshopandChallengeonLong-formVideoUnderstandingandGeneration
是否征稿：TBD
4thInternationalWorkshoponLargeScaleHolisticVideoUnderstanding
主旨：本次研讨会旨在将Holistic视频理解作为视频理解的新挑战，该挑战聚焦于识别用户生成的真实世界视频中的场景、对象、动作、属性和事件。
7thAICityChallengeWorkshop
主旨：聚焦人工智能城市的两大潜力研究领域：thebrickandmortarretailbusiness（实体零售业务）和IntelligentTrafficSystems（智能交通系统）
Joint3rdEgo4Dand11thEPICWorkshoponEgocentricVision
主旨：探讨以第一视角视觉的感知、交互与计算
Pixel-levelVideoUnderstandingintheWildChallenge
主旨：聚焦像素级视频理解领域的研究
TheFifthWorkshoponPrecognition:SeeingthroughtheFuture
主旨：讨论最近在视频中预测人类行为方面的方法和研究趋势，以及在其他多种视觉应用领域中的预测能力，如医学成像、医疗保健、人脸衰老预测、早期事件预测、自动驾驶预测等等。
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Single-view3D
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Multiview3D
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SceneUnderstanding
17
ResponsibleCV
TheFourthWorkshoponFair,Data-efficient,andTrustedComputerVision
18
EfficientCV
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RepresentationLearning
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MediaForensics
是否征稿：3/17
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Learning
The3rdWorkshopofAdversarialMachineLearningonComputerVision:ArtofRobustness
主旨：探讨对抗性机器学习算法的鲁棒性问题
是否征稿：已截止
L3D-IVU:2ndWorkshoponLearningwithLimitedLabelledDataforImageandVideoUnderstanding
主旨：聚焦于从有限的标记数据中学习的方法，或使用文本数据等辅助信息，或使用弱/自监督的数据，进行图像和视频理解任务的研究和实践。。
FGVC10:10thWorkshoponFine-grainedVisualCategorization
主旨：聚焦于细粒度视觉分类，既不限于视觉也不限于分类。
是否征稿：3/20
4thWorkshoponContinualLearninginComputerVision(CLVision)
主旨：探讨持续学习在计算机视觉中的应用
2ndWorkshoponFederatedLearningforComputerVision
主旨：探讨联邦学习在计算机视觉中的应用，如人脸识别、人员重识别和动作识别等
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Geometry-BasedLearning
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CV+X:industrial
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CV+X:environment
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CVforsocialgood
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CVfornon-traditionalmodalities
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ComputationalPhotography
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Communitybuilding
WomeninComputerVisionWorkshop
是否征稿：否
ScholarsvsBigModels—HowCanAcademicsAdapt
主旨：探讨如何在学术研究中有效地应对越来越庞大的模型和数据集的挑战，如何避免过度拟合、保证数据隐私和公正性等问题，以及如何促进学术界和工业届之间的合作与交流。