「CVPR2023-速報-」ResearchPortトップカンファレンス定点観測 vol.9
本記事3行要約：
● CVPR2023で今年も過去最多2,357件の論文が採択された
● 日本人研究者の発表件数も過去最多の60件（のべ115名）
● 最多出現キーワードではTransformerを抑え［Diffusion model］が一位
トップカンファレンス定点観測シリーズ vol.9、「CVPR」の第3弾です。
これまでResearchPortでは、コンピュータビジョン分野で最高峰の会議であるCVPR（IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）における論文投稿数の増加とそれに伴う盛況感について2021年・2022年版を記事にしてきました。
＊参照：
「CVPR」ResearchPortトップカンファレンス定点観測 vol.1
「CVPR2022」ResearchPortトップカンファレンス定点観測 vol.3
今年も、例年通り6月に開催されます。
以前より最多論文数がどんどん更新されており、日本からの発表も多数あります。そこで、速報記事*1として統計情報をまとめてみました。
CVPR2023 開催概要
▶ 開催期間： 18-22 Jun., 2023
▶ 開催都市： Vancouver, CANADA
▶ 公式HP： https://cvpr2023.thecvf.com/
＊1 2023年6月14日時点
■CVPR2023総括
CVPR2023でも、投稿数・採択数ともに過去最高数を更新しております。細かい点は前回記事で触れているため、早速本題に入りたいと思います。これまでの数字含めて以下の表1・図1に示しております。
| Year | Conference | #papers | #orals | #submissions | acceptance rate | oral acceptance rate | Venue |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1996 | CVPR | 137 | 73 | 551 | 39.93% | 13.25% | San Francisco,CA |
| 1997 | CVPR | 173 | 62 | 544 | 40.44% | 11.40% | San juan,Puerto Rico |
| 1998 | CVPR | 139 | 42 | 453 | 48.57% | 9.27% | Santa Barbara,CA |
| 1999 | CVPR | 192 | 73 | 503 | 43.74% | 14.51% | Fort Collins,CO |
| 2000 | CVPR | 220 | 66 | 466 | 47.21% | 14.16% | Hilton Head,SC |
| 2001 | CVPR | 273 | 78 | 920 | 29.67% | 8.48% | Kauai,HI |
| 2002 | CVPR | – | – | – | – | – | – |
| 2003 | CVPR | 209 | 60 | 905 | 23.09% | 6.63% | Madison,WI |
| 2004 | CVPR | 260 | 54 | 873 | 29.78% | 6.19% | Washington,DC |
| 2005 | CVPR | 326 | 75 | 1,160 | 28.10% | 6.47% | San Diego,CA |
| 2006 | CVPR | 318 | 54 | 1,131 | 28.12% | 4.77% | New York,NY |
| 2007 | CVPR | 353 | 60 | 1,250 | 28.24% | 4.80% | Minneapolis,MN |
| 2008 | CVPR | 508 | 64 | 1,593 | 31.89% | 4.02% | Anchorage,AK |
| 2009 | CVPR | 384 | 61 | 1,464 | 26.23% | 4.17% | Miami,FL |
| 2010 | CVPR | 462 | 78 | 1,724 | 26.80% | 4.52% | San Francisco,CA |
| 2011 | CVPR | 436 | 59 | 1,677 | 26.00% | 3.52% | Colorado Springs,CO |
| 2012 | CVPR | 463 | 48 | 1,933 | 23.95% | 2.48% | Providence |
| 2013 | CVPR | 471 | 60 | 1,798 | 26.20% | 3.34% | Portland,OR |
| 2014 | CVPR | 540 | 104 | 1,807 | 29.88% | 5.76% | Columbus,OH |
| 2015 | CVPR | 602 | 71 | 2,123 | 28.36% | 3.34% | Boston,MA |
| 2016 | CVPR | 643 | 83 | 2,145 | 29.98% | 3.87% | Las Vegas,NV |
| 2017 | CVPR | 783 | 71 | 2,680 | 29.22% | 2.65% | Hawaii,HW |
| 2018 | CVPR | 979 | 70 | 3,359 | 29.15% | 2.08% | Salt Lake City,UT |
| 2019 | CVPR | 1,294 | 288 | 5,160 | 25.08% | 5.58% | Long Beach,CA |
| 2020 | CVPR | 1,466 | 335 | 5,865 | 25.00% | 5.71% | Seattle,WA |
| 2021 | CVPR | 1,660 | 295 | 7,015 | 23.66% | 4.21% | Nashville,TN |
| 2022 | CVPR | 2063 | 342 | 8,161 | 25.28% | 4.19% | New Orleans, LA |
| 2023 | CVPR | 2,357 | 247 | 9,155 | 25.75% | 2.70% | Vancouver, Canada |
表1 CVPR論文投稿数および採択率
＊ 2023年のoralはhighlightsとaward candidateの合算件数です。
＊ 出典：https://cvpr2023.thecvf.com/Conferences/2023/AcceptedPapers
CVPR2023では、9,155件の論文が投稿され、2,357件*2の論文が採択されました。採択率は25.75%です。この内、247件がspotlightですので、spotlight採択率は2.70%となっています。
相変わらず査読者にとっては大変かと思いますが、順調にコミュニティが成長・拡大していることが窺えます。
＊2 websiteでは2,359件と書かれていますが、proceedingsでは2,357件でしたので取り下げ等があったと判断し2,357件としています。
■日本人研究者の活躍
昨年と同様に、日本人著者の比率も調べておりますので、結果を表2に示します。
例年と大きな変化は見られませんでした。
| 開催年 | 論文数 | 著者数 | 平均著者数 | 日本人 著者数 |
日本人 著者比率 |
日本人著者数 を含む論文 |
日本人著者が 絡む論文比率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2014 | 540 | 1,881 | 3.48 | 45 | 2.39% | 26 | 4.81% |
| 2015 | 602 | 2,207 | 3.67 | 33 | 1.50% | 20 | 3.32% |
| 2016 | 643 | 2,487 | 3.87 | 46 | 1.85% | 22 | 3.42% |
| 2017 | 783 | 3,185 | 4.07 | 61 | 1.92% | 29 | 3.70% |
| 2018 | 979 | 4,214 | 4.30 | 93 | 2.21% | 38 | 3.88% |
| 2019 | 1,294 | 5,863 | 4.53 | 86 | 1.47% | 40 | 3.09% |
| 2020 | 1,466 | 6,970 | 4.75 | 68 | 0.98% | 41 | 2.80% |
| 2021 | 1,660 | 8,087 | 4.87 | 70 | 0.87% | 42 | 2.53% |
| 2022 | 2,074 | 10,874 | 5.24 | 107 | 0.98% | 52 | 2.51% |
| 2023 | 2,357 | 12,722 | 5.40 | 115 | 0.90% | 60 | 2.55% |
表2 CVPR投稿論文全体の著者数に占める日本人比率の推移
| 著者 | 採択数 |
|---|---|
| Yuta Nakashima |
4
|
| Yoichi Sato |
3
|
| Yasutaka Furukawa |
3
|
| Taku Komura |
3
|
| Mayu Otani |
3
|
| Imari Sato |
3
|
| Yusuke Hirota |
2
|
| Taiki Sekii |
2
|
| Shunsuke Saito |
2
|
| Shohei Nobuhara |
2
|
| Ryo Hachiuma |
2
|
| Naoto Inoue |
2
|
| Masayoshi Tomizuka |
2
|
| Kuniaki Saito |
2
|
| Kotaro Kikuchi |
2
|
| Kota Yamaguchi |
2
|
| Hirokatsu Kataoka |
2
|
| Hajime Nagahara |
2
|
| Fumiaki Sato |
2
|
| Yuya Yoshikawa |
1
|
| Yuto Shibata |
1
|
| Yutaro Shigeto |
1
|
| Yutaka Kawashima |
1
|
| Yuta Asano |
1
|
| Yusuke Yoshiyasu |
1
|
| Yusuke Sekikawa |
1
|
| Yusaku Yoshida |
1
|
| Yuki MAsano |
1
|
| Yu Takagi |
1
|
| Yu Sawai |
1
|
| Yoshimitsu Aoki |
1
|
| Yoshiki Fukao |
1
|
| Yasuyuki Matsushita |
1
|
| Yasumasa Onoe |
1
|
| Towaki Takikawa |
1
|
| Tomoki Ichikawa |
1
|
| Tetsuya Sakai |
1
|
| Takumi Kobayashi |
1
|
| Takuhiro Kaneko |
1
|
| Takeshi Ohashi |
1
|
| Takehiro Aoshima |
1
|
| Takashi Matsubara |
1
|
| Takashi Isobe |
1
|
| Takahiro Okabe |
1
|
| Takaaki Shiratori |
1
|
| Taiga Yoshida |
1
|
| Sora Takashima |
1
|
| Shun Iwase |
1
|
| Shogo Sato |
1
|
| Shinji Nishimoto |
1
|
| Shingo Ando |
1
|
| Satoshi Tsutsui |
1
|
| Satoshi Kondo |
1
|
| Satoshi Ikehata |
1
|
| Ryuhei Hamaguchi |
1
|
| Ryosuke Ishigami |
1
|
| Ryo Hayamizu |
1
|
| Rio Yokota |
1
|
| Riku Togashi |
1
|
| Osamu Yoshie |
1
|
| Norimasa Kobori |
1
|
| Nakamasa Inoue |
1
|
| Mitsuru Nakazawa |
1
|
| Masaki Onishi |
1
|
| Masakazu Yoshimura |
1
|
| Mariko Isogawa |
1
|
| Koichiro Niinuma |
1
|
| Ko Nishino |
1
|
| Kenta Niwa |
1
|
| Kenji Iwata |
1
|
| Ken Sakurada |
1
|
| Keisuke Tateno |
1
|
| Kanako Harada |
1
|
| Junji Otsuka |
1
|
| Jun Shimamura |
1
|
| Jun Nagata |
1
|
| Jien Kato |
1
|
| Hiroaki Santo |
1
|
| Hideki Nakayama |
1
|
| Hideaki Takahashi |
1
|
| Go Irie |
1
|
| Fumiya Matsuzawa |
1
|
| Fumio Okura |
1
|
| Fumihiro Kano |
1
|
| Atsushi Irie |
1
|
| Akisato Kimura |
1
|
| Akira Suzuki |
1
|
| Akikazu Takeuchi |
1
|
| Akihiro Sugimoto |
1
|
図2 日本人研究者ごとのCVPR2023での発表件数
■論文出現キーワードの推移
最後に、論文タイトルに含まれるキーワードの比率も、昨年同様調べてみました。
特筆すべき点としては、“Diffusion”が2022年に一位だったTransformerを抜いており、昨今の生成AIを支える技術として研究分野でも盛んに扱われていることが分かります。
| 2021 | 2022 | 2023 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| UnSupervised | 4.70% | Transformer | 6.32% | Diffusion | 4.62% |
| Object Detection | 4.58% | Object Detection | 4.58% | Transformer | 4.41% |
| Self Supervised | 3.19% | Self Supervised | 3.71% | Object Detection | 4.28% |
| Adversarial | 2.89% | Semantic Segmentation | 3.04% | Semantic Segmentation | 3.22% |
| Semantic Segmentation | 2.35% | Attention | 2.84% | Self Supervised | 3.01% |
| Attention | 2.23% | Adversarial | 2.84% | Point Cloud | 2.59% |
| Domain Adaptation | 2.23% | UnSupervised | 2.60% | Adversarial | 2.54% |
| Few Shot | 2.23% | Few Shot | 2.36% | UnSupervised | 2.46% |
| Semi Supervised | 2.11% | Semi Supervised | 2.03% | Attention | 2.08% |
| Point Cloud | 1.99% | Weakly Supervised | 1.98% | Semi Supervised | 1.95% |
| Representation Learning | 1.75% | Contrastive Learning | 1.98% | Few Shot | 1.91% |
| Re Identification | 1.63% | Point Cloud | 1.93% | Weakly Supervised | 1.65% |
| Weakly Supervised | 1.63% | Sparse | 1.74% | Representation Learning | 1.57% |
| End to End | 1.45% | Representation Learning | 1.69% | Zero Shot | 1.53% |
| Instance Segmentation | 1.39% | End to End | 1.64% | Pre Training | 1.44% |
| Cross Modal | 1.27% | Cross Modal | 1.25% | Sparse | 1.44% |
| Wild | 1.21% | Pre Training | 1.25% | Contrastive Learning | 1.27% |
| Disentangl | 1.21% | Wild | 1.21% | Cross Modal | 1.10% |
| Super Resolution | 1.15% | Domain Adaptation | 1.16% | Multi Modal | 1.06% |
| 3D | 1.08% | 3D | 1.11% | 3D | 1.02% |
| Object Tracking | 1.08% | Instance Segmentation | 1.06% | Domain Adaptation | 0.98% |
| Sparse | 1.02% | Re Identification | 1.01% | Super Resolution | 0.98% |
| Transformer | 0.90% | Zero Shot | 1.01% | Instance Segmentation | 0.89% |
| Contrastive Learning | 0.90% | Disentangl | 1.01% | Action Recognition | 0.85% |
| Face Recognition | 0.84% | Multi Modal | 1.01% | Wild | 0.85% |
| Pre Training | 0.72% | Knowledge Distillation | 0.96% | Disentangl | 0.80% |
| Captioning | 0.66% | Captioning | 0.82% | Knowledge Distillation | 0.80% |
| Action Recognition | 0.66% | Incremental Learning | 0.82% | Image Generation | 0.76% |
| Spatio Temporal | 0.66% | Image Generation | 0.77% | Continual Learning | 0.72% |
| Zero Shot | 0.60% | Action Recognition | 0.77% | Pretraining | 0.72% |
| Style Transfer | 0.60% | Federated Learning | 0.72% | Federated Learning | 0.64% |
| One Shot | 0.60% | Object Tracking | 0.72% | Captioning | 0.59% |
| Incremental Learning | 0.54% | Diffusion | 0.68% | End to End | 0.59% |
| Boosting | 0.63% | Re Identification | 0.59% | ||
| 3D Reconstruction | 0.53% | 3D Reconstruction | 0.55% | ||
| Question Answer | 0.53% | Boosting | 0.55% | ||
| Continual Learning | 0.53% | Domain Generalization | 0.51% | ||
| Super Resolution | 0.53% | Image Classification | 0.51% | ||
| Video | 0.51% | ||||
表3 論文出現キーワード推移（2021-2023年）
＊2020年以前の出現キーワードについては過去の記事にまとめております。
ご興味があれば「CVPR2022」観測レポートをご確認ください。
「CVPR2022」ResearchPortトップカンファレンス定点観測 vol.3
注）キーワード取得のアルゴリズムに一部バグがあり、再度統計を出し修正いたしました。一部順位の入替や比率の変動がございます（2023.6.23更新）。
■まとめ
今回は、CVPR2023開始前の予習的な意味合いで統計情報を先行してまとめ公開いたしました（2023年6月14日現在）。来週より始まるCVPR2023に現地・オンラインで参加される方の参考になれば嬉しい限りです。
次回CVPR2024は、以下日程で開催される予定です。（2024/1/5追記）
CVPR2024 開催概要
▶ 開催日程： 17(mon) – 21(fri) Jun., 2024
▶ 開催都市： Seattle, WA
▶ 公式HP： https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024
● ResearchPortメンバーシップ募集：
https://research-p.com/mailform/
ResearchPortでは、研究者・技術者の方の研究事業開発サポートやキャリアサポートサービスを提供しております。ご興味がある方はResearchPortメンバーシップへご登録下さい。
編集：ResearchPort事業部
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2023年5月31日
Kaggle Grandmaster 分析レポート 2023年版
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2024年1月22日
Kaggle Master 分析レポート 2024年版
