Auteur : Harpreet Sahota (Hacker en résidence chez Voxel51)
La Conférence 2024 sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (CVPR) a reçu 11 532 soumissions d'articles valides, et seulement 2 719 ont été acceptées, pour un taux d'acceptation global d'environ 23,6 %.
Mais suivre le vaste éventail de recherches présentées au CVPR de cette année peut s'avérer difficile. CVPR a un site Web génial répertoriant tous les articles, mais les informations que je souhaite sont dispersées sur divers liens et plateformes. Inutile de dire que se faire une bonne idée de ce qui est présenté prend du temps (et est un peu désorganisé).
Mais et si vous pouviez accéder à toutes ces connaissances en un seul endroit pratique, ce qui vous permettrait d'identifier les tendances et d'obtenir facilement des informations précieuses ?
Eh bien, j'ai organisé un ensemble de données hébergé sur Hugging Face et je l'ai construit avec FiftyOne, qui fait exactement cela : il vous aide à explorer les offres de conférences de cette année. J'ai pu trouver/gratter 2 389 des 2 719 articles acceptés, et je les ai mis dans un ensemble de données que nous explorerons ensemble !
Au fait, cet article est disponible sous forme de bloc-notes Google Colab ici, bien que je recommande de l'exécuter localement si vous le pouvez.
tl;dr • Le CVPR 2024 a reçu 11 532 soumissions papier, dont 2 719 acceptées pour un taux d'acceptation de 23,6 %. • J'ai organisé un ensemble de données de 2 389 articles acceptés, hébergés sur Hugging Face et construit avec FiftyOne. Il comprend des images papier, des titres, des auteurs, des résumés, des liens, des catégories et des mots-clés. • L'ensemble de données est hébergé sur Hugging Face et peut être chargé dans FiftyOne, que vous pouvez utiliser pour gérer, interroger, visualiser et analyser les articles. • Des intégrations de texte ont été générées pour les titres et les résumés à l'aide du modèle gte-large-en-v1.5 de Sentence Transformers. • FiftyOne Brain a été utilisé pour visualiser les intégrations avec UMAP, calculer les scores d'unicité pour trouver les articles les plus uniques et indexer les intégrations par similarité pour trouver facilement des articles similaires.
L'ensemble de données se compose d'images des premières pages des articles, de leurs titres, d'une liste d'auteurs, de leurs résumés, de liens directs vers des articles sur arXiv, de pages de projets, d'une répartition des catégories selon la taxonomie arXiv et de mots-clés que j'ai regroupés à partir de 2024. Appel ...
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