CVPR 2026 论文和开源项目合集
CVPR2026-Papers-with-Code
3/5
🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
CVPR 2026 论文和开源项目合集
CVPR 2026 论文和开源项目合集
标签
项目特点
**全面覆盖**：收录了CVPR 2026几乎所有方向的论文，包括3DGS、MLLM、自动驾驶、图像生成等。
**持续更新**：项目会随着CVPR 2026论文的公开而持续更新，保持信息的时效性。
**代码导向**：重点标注了每篇论文的开源代码链接，方便用户复现和二次开发。
**结构化分类**：按研究领域（如目标检测、语义分割、3D重建等）对论文进行清晰分类，便于检索。
**社区驱动**：鼓励用户通过Issue提交新的论文和代码，形成社区协作。
技术规格
| 收录会议 | CVPR 2026 |
|---|---|
| 收录论文数量 | 4090篇（接收率25.42%） |
| 覆盖领域 | 3DGS、MLLM、自动驾驶、图像生成、目标检测、语义分割等50+子领域 |
| 资源类型 | 论文链接、开源代码、项目主页 |
| 更新方式 | 持续更新 |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Python环境 | 1 | — | 运行代码所需 |
| PyTorch/TensorFlow | 1 | — | 深度学习框架 |
| https://raw.githubusercontent.com/amusi/CVPR2026-Papers-with-Code/main/CVer学术交流群.png)tent.com/amusi/CVPR2026-Papers-with-Code/main/CVer学术交流群.png) GPU (推荐) | 1 | — | 训练/推理模型 |
能力画像
⚪ 记忆与知识检索: 3/5
🔵 逻辑推演: 3/5
⚪ 表达与交流: 2/5
⚪ 感知与观察: 2/5
⚪ 数理与计算: 4/5
⚪ 动手与操作: 3/5
⚪ 狂热与坚持: 4/5
⚪ 创造与创新: 4/5
项目图库
所需技能
🔧 **动手能力**：需要能够配置深度学习环境，运行和调试开源代码。
💻 **编程能力**：需要掌握Python编程，熟悉PyTorch等深度学习框架。
⚡ **电子电路**：不涉及。
适用场景
计算机视觉研究人员追踪CVPR 2026最新研究动态。
开发者寻找特定任务的SOTA开源代码进行复现或二次开发。
学生和爱好者系统学习计算机视觉前沿技术。
企业技术团队进行技术选型和竞品分析。