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CS版 - 做CV/ML收齐以下会以最少要几年?
相关主题
CV/ML的16大会议和刊物top Computer Vision Conf/Journal
几个顶级会议比较大伙儿有这工夫
请问Publication的level学术界更看重会议文章还是journal文章
Computer Science Department Conference Rankings请教CV的顶级会议有哪几个?
计算机视觉根本就是骗人的,目前已走入歧途Top CS Conferences
像ICML/AAAI这样的会议中了论文不去开会会怎么样?Post-doc/Internship in Computer Vision
周志华:ML/AI会议的总结做vision和learning的给看看这个faculty水平如何
PhD openings (machine learning) at Colorado School of MinesCS最好的会议,录用率大概多少?
相关话题的讨论汇总
话题: ml话题: cv话题: cvpr话题: icml话题: iccv
1 (共1页)
m****s
发帖数: 402
1
ICML
NIPS
AAAI
IJCAI
CVPR
ICCV
ECCV
SIGGRAPH
ACM Multimedia
WWW
ICDE
ICDM
KDD
c*******f
发帖数: 85
2
NB
b***a
发帖数: 6422
3
还有ICCP,将来的牛会。

【在 m****s 的大作中提到】
: ICML
: NIPS
: AAAI
: IJCAI
: CVPR
: ICCV
: ECCV
: SIGGRAPH
: ACM Multimedia
: WWW

m****s
发帖数: 402
4
这会马上就开了,地方不错。你准备去?

【在 b***a 的大作中提到】
: 还有ICCP,将来的牛会。
b***a
发帖数: 6422
5
我不去,但知道是SIGGRAPH的一帮牛人搞的,介于CV和CG之间,PAMI组织的。
看看PC就知道很牛了。
有些CV组主要就发ICCV, CVPR, ICCP。

【在 m****s 的大作中提到】
: 这会马上就开了,地方不错。你准备去?
P***P
发帖数: 1387
6
全发了也不如3篇osdi

【在 m****s 的大作中提到】
: ICML
: NIPS
: AAAI
: IJCAI
: CVPR
: ICCV
: ECCV
: SIGGRAPH
: ACM Multimedia
: WWW

m****s
发帖数: 402
7
OSDI算应用了,理论还得是STOC/FOCS?
现在OS应用这块,最难的算cloud,cloud最好的会就是OSDI了?

【在 P***P 的大作中提到】
: 全发了也不如3篇osdi
z***t
发帖数: 2374
8
系统里SOSP比OSDI好点吧,至少我以前老板中了OSDI之后和我这么说的
这些会议混在一起没有啥意义
CV本来就不完全是CS的领域,否则ACM早就有SIG on CV
所以CV里会议水一些,而且PAMI,IJCV还是比会议好的多
AI,ML,graphics都是CS传统领域,至少是CS尝试保护的领域。过了CS的边界,人家ML就叫statistics或者pattern recognition了
CV不要总拉着ML,从ML角度看,AISTATS,ECML文章质量也比CVPR,ICCV好啊,
CVPR,ICCV和Infocom一样的状况。
相当多搞CV的researcher对ML不是太熟,审文章时候,乱搞,也不请ML主流的人过来帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
CV会议的organizer也比较自大,从来不请keynote,认为没有人比他们再强了,或者说不想承认
m*****y
发帖数: 367
9
“CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。

就叫statistics或者pattern recognition了
帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
说不想承认

【在 z***t 的大作中提到】
: 系统里SOSP比OSDI好点吧,至少我以前老板中了OSDI之后和我这么说的
: 这些会议混在一起没有啥意义
: CV本来就不完全是CS的领域,否则ACM早就有SIG on CV
: 所以CV里会议水一些,而且PAMI,IJCV还是比会议好的多
: AI,ML,graphics都是CS传统领域,至少是CS尝试保护的领域。过了CS的边界,人家ML就叫statistics或者pattern recognition了
: CV不要总拉着ML,从ML角度看,AISTATS,ECML文章质量也比CVPR,ICCV好啊,
: CVPR,ICCV和Infocom一样的状况。
: 相当多搞CV的researcher对ML不是太熟,审文章时候,乱搞,也不请ML主流的人过来帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: CV会议的organizer也比较自大,从来不请keynote,认为没有人比他们再强了,或者说不想承认

z***t
发帖数: 2374
10
咋看起来是IR,DM,CV里的人从ML里搬数学,结果理解的不透,经常搬错
ML里做的好的一般很少碰CV(尤其是faculty),CV的funding太少,ML的高手一般做做
NLP,bioinformatics,robotics,这些领域里funding相对多不少

【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认

相关主题
像ICML/AAAI这样的会议中了论文不去开会会怎么样?top Computer Vision Conf/Journal
周志华:ML/AI会议的总结大伙儿有这工夫
PhD openings (machine learning) at Colorado School of Mines学术界更看重会议文章还是journal文章
m****s
发帖数: 402
11
基本属实,做CV的都有自己的benchmark标准数据库,能跑出好结果才算,这也是CVPR
比ICML强的地方。
真正CVPR中比较水的恰恰是纯ML的,推一堆公司,最后实际上ML的理论意义不如ICML的
论文,实际上也没办法跑dataset验证,纯扯淡了。

【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认

d******e
发帖数: 7844
12
真正术业有专攻的人,讲求的是做东西的深度。所以真正做ML的,很少去盯着Vision的
Benchmark去做。真正做Vision的,根本不会介意推导是否漂亮,rate是否sharp。
倒是有一伙人混杂在CV和ML中间,做的东西四不像,美其名曰“交叉学科”。这种人一
般四处不招人待见。Vision的人觉得他们是胡扯,ML的人也觉得他们是胡扯。二愣子LZ
就是这个水平的,你们居然还跟他讨论的风生水起,真不知道你们咋想的。

【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认

m****s
发帖数: 402
13
你把我老列的这些会议收齐一半,再来喷吧。

LZ

【在 d******e 的大作中提到】
: 真正术业有专攻的人,讲求的是做东西的深度。所以真正做ML的,很少去盯着Vision的
: Benchmark去做。真正做Vision的,根本不会介意推导是否漂亮,rate是否sharp。
: 倒是有一伙人混杂在CV和ML中间,做的东西四不像,美其名曰“交叉学科”。这种人一
: 般四处不招人待见。Vision的人觉得他们是胡扯,ML的人也觉得他们是胡扯。二愣子LZ
: 就是这个水平的,你们居然还跟他讨论的风生水起,真不知道你们咋想的。

z***t
发帖数: 2374
14
理论上讲是这样的
但是实际文章里实验结果水分多
我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
老板们不仔细检查,学生瞎做
CV一向以reviewer质量低下闻名
另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
文章很难中的
ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
问题,解决问题想出来的
CV会议现在收文章太多了,收的多,很多低质量文章可以混进去,这样大家就开始有侥
幸心里,质量一般的文章也投,结果造成submission数目继续增加,reviewer质量下降
,依次循环下去
一年收个200篇就够了,不能好大喜功啊

CVPR

【在 m****s 的大作中提到】
: 基本属实,做CV的都有自己的benchmark标准数据库,能跑出好结果才算,这也是CVPR
: 比ICML强的地方。
: 真正CVPR中比较水的恰恰是纯ML的,推一堆公司,最后实际上ML的理论意义不如ICML的
: 论文,实际上也没办法跑dataset验证,纯扯淡了。

m****s
发帖数: 402
15
这怕不是reviewer质量低下,是投稿者ethics问题了。查出来基本PhD就得开除了。
你说的真的假的,难道学校对作假睁眼闭眼?

【在 z***t 的大作中提到】
: 理论上讲是这样的
: 但是实际文章里实验结果水分多
: 我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
: 其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
: 老板们不仔细检查,学生瞎做
: CV一向以reviewer质量低下闻名
: 另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
: 文章很难中的
: ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
: 问题,解决问题想出来的

d******e
发帖数: 7844
16
呵呵,把这些会议都灌一遍最后只能被打标签。
我不是这个套路的,而且话说回来,ML可从来都不是NIPS和ICML封顶的。

【在 m****s 的大作中提到】
: 你把我老列的这些会议收齐一半,再来喷吧。
:
: LZ

m****s
发帖数: 402
17
又来显摆了。COLT比NIPS/ICML声誉还是略低,至于FOCS之类,属于别的专业了。当然,别
的ML研究者没有,你确实可以炫耀。你有FOCS/STOC了?还没NIPS/ICML?

【在 d******e 的大作中提到】
: 呵呵,把这些会议都灌一遍最后只能被打标签。
: 我不是这个套路的,而且话说回来,ML可从来都不是NIPS和ICML封顶的。

d******e
发帖数: 7844
18
你绞尽脑汁也想不出来的,呵呵,你自己根本不是做ML的,明明对ML根本没概念,还在
这里胡邹。

然,别

【在 m****s 的大作中提到】
: 又来显摆了。COLT比NIPS/ICML声誉还是略低,至于FOCS之类,属于别的专业了。当然,别
: 的ML研究者没有,你确实可以炫耀。你有FOCS/STOC了?还没NIPS/ICML?

y****d
发帖数: 588
19
CV里面的确很多reviewer质量低下,这部分恰恰就是一帮搞ML的人搞不下去的跑到CV来
搅浑水。基本上CV会议中做ML的绝大多数都是垃圾中的战斗机。真正搞ML的人才不会跑
到CV领域灌水的。你说的CV里面偏ML的文章跑benchmark根本没有意义,这些搞伪ML的
有几个敢在真实数据上看结果的?那些伪ML的人搞出来的benchmark根本就是笑话。别和
我说你认为那些在真实数据上用了ML技术的就算是做ML了,那样的话Viola Jones的人
脸检测也成了ML了,那就是天大的笑话了。
前面有人说了,真正搞ML的人才不会在乎非要套一个CV的应用;真正搞CV的人才不会在
乎ML的理论上漂亮与否,能work的方法才是好方法。
不过我还是很赞同你说的CV的会议质量正在下降,就是这帮在纯ML搞不下去的人涌进CV
造成的。号称CV的东西拿点模拟数据,做几个manifold模拟下人的动作就以为是CV了,
就是这群搞伪ML的人被真正ML领域的人给轰出去了,然后跑到CV来骗人。什么时候CV领域
能把这种没有任何实际数据实验的ML的人都斩尽杀绝,CV就能往好的方向发展了。

【在 z***t 的大作中提到】
: 理论上讲是这样的
: 但是实际文章里实验结果水分多
: 我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
: 其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
: 老板们不仔细检查,学生瞎做
: CV一向以reviewer质量低下闻名
: 另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
: 文章很难中的
: ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
: 问题,解决问题想出来的

1 (共1页)
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