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一年一度的AI顶会——计算机视觉领域顶级国际会议CVPR 2023即将在加拿大举行。旷视已经连续多年在 CVPR 会议上取得优异成绩，本次，旷视有 13 篇论文入选，涵盖 3D 目标检测、多目标跟踪、模型压缩、知识蒸馏、自动驾驶等多个备受关注的AI研究与产业前沿领域和方向，为解决行业应用痛点提供了新的解题思路，再次展示了旷视在人工智能领域的技术实力。

CVPR全称为Computer Vision and Pattern Recognition，即国际计算机视觉与模式识别，是人工智能领域的顶级学术会议。近年来，CVPR 的投稿数量持续增加，今年收到有效投稿 9155 篇，和 CVPR 2022 相比增加 12%，创历史新高。最终，大会收录论文 2360 篇，接收率为 25.78 %。

除了论文之外，每年CVPR会议期间举办的各项挑战赛也吸引了全球的顶尖AI人才和公司参与。2023年，旷视在 CVPR 2023 NTIRE Super-Resolution Challenge 图像恢复与增强新趋势-高效超分辨率赛道上取得冠军，这也是旷视连续第三年在NTIRE的图像超分辨率赛道上夺冠，再次印证了旷视在AI基础模型科研领域的实力。

基础模型科研是 AI 创新突破的基石，旷视坚持长期主义，以原创、实用和本质作为基础科研的指导原则，致力于解决人工智能最本质的难题。目前，旷视研究院已在ICCV、CVPR、ECCV 等国际学术会议、期刊上发表论文200余篇，在各项国际人工智能顶级竞赛中累计揽获 56 项世界冠军或最高荣誉。

当下，大模型已成为 AI 重要的技术发展方向。旷视一直坚定投入大模型研发，具备领先的大模型原创科研能力。旷视研究院基础模型科研聚焦于通用图像大模型、视频理解大模型、计算摄影大模型和自动驾驶感知大模型四个方向，并取得了多项突出的科研成果。在通用图像大模型方面，旷视提出了 RepLKNet、RevCol 等创新性模型。旷视原创的RevCol 模型结构，大幅减小了大模型训练所需要的硬件资源。在自动驾驶感知大模型方面，旷视提出的PETR系列大模型、 LargeKernel3D 和 BEVDepth 3D 检测模型在检测、分割等任务上均取得了最优成果。