深挖五年數據，給AI高峰會重新排名：CVPR居首，NIPS、ICML緊跟

• 2019 年 10 月 4 日
• 筆記

大數據文摘授權轉載自學術頭條

隨著電腦技術的日新月異，尤其是以人工智慧和機器學習為代表的新興技術快速發展，使得以AI為主題的會議層出不窮。那麼了解AI領域的最新科研成果與發展趨勢，就一定要看高峰會，高峰會，高峰會！

除了大家最為熟知的人工智慧領域最核心的四大高峰會AAAI、IJCAI、ICML和NIPS，以及作為電腦視覺和自然語言為代表的CVPR和ACL這兩大學術會議，也湧現了許多「後起之秀」，比如僅創立六年卻有深度學習高峰會「無冕之王」之稱的ICLR，還有創辦於1996年的大有趕超ACL之勢的自然語言處理領域高峰會EMNLP，這些「新星會議」的崛起，使得AI領域的會議呈現出亮點紛呈、多面開花的局面。

目前國外電腦界評價學術水平主要看在頂級學術會議上發表的論文，特別是在機器學習、電腦視覺和人工智慧領域，頂級會議才是王道。

為了便於了解和追蹤AI領域各大高峰會/頂刊的發展態勢，通過對AMiner平台中近五年來會議/期刊數據的深入發掘，我們重磅推出AI領域會議TOP40榜單與期刊TOP60榜單。

這份榜單主要根據五年來AI領域會議/期刊的H5-index、引用中位數（cit_med ）、10H值（被引最高的10篇論文的被引數量之和）、年均篇數（avg_pub ）等指標，期刊還考慮了影響因子（IF）、特徵因子（EF）2個額外指標，同時結合CCF等級進行指標相關性分析，依據這些會議/期刊的H5指數進行了統計和排名，最終評選出會議TOP40榜單與期刊TOP60榜單。

AI領域會議TOP40排行

從這份排名來看，電腦視覺高峰會CVPR以H5指數235、10H值78158高居榜首。

機器學習領域頂級會議NIPS，H5指數149，位居第二。

排在第三名的同樣是機器學習領域的頂級會議，ICML，H5指數128。

排名第四、第五的分別是ECCV和ICCV。電腦視覺領域的三大高峰會全部上榜，可以看出這一研究方向的火爆與熱度。

自然語言處理是除電腦視覺外另一個非常受關注的研究領域，ACL 和 EMNLP 作為自然語言處理這一領域貢獻非常大的兩大高峰會，分別位列第六、第八位。

AAAI作為人工智慧領域的綜合性高峰會，H5指數89，位列第七。

作為機器人領域的國際頂級會議ICRA，排在第九位，H5指數81。該會議由IEEE 機器人與自動化學會主辦，從論文接收率來看，ICRA 相比起其他學術會議來說還是比較高的，平均值為 40.9%。

AI領域的首個國際性學術會議IJCAI，H5指數為60，排名第10。作為人工智慧領域的老牌會議，國際人工智慧聯合會議IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligen）已經有50年的歷史，它被認為是人工智慧領域最為重要、也是最為頂級的學術會議之一，人工智慧領域很多開山人物曾在該會議拿獎並發表過優秀論文。目前在清華的電腦學科推薦列表中它由CCF的A 類降到了 B 類。

詳解CVPR

CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition），即IEEE國際電腦視覺與模式識別會議，電腦視覺三大高峰會之一。該會議由IEEE舉辦，會議主要內容包括電腦視覺與模式識別技術。

CVPR有著較為嚴苛的錄用標準，審稿採取是雙盲機制，會議整體的錄取率通常不超過30%，而口頭報告的論文比例更是不高於5%。在各種學術會議統計中，CVPR被認為有著很強的影響力和很高的排名。目前在中國電腦學會推薦國際學術會議的排名和清華電腦學科推薦列表中，CVPR均為人工智慧領域的A類會議。

通過對AMiner平台中CVPR近五年來收錄論文數據的進一步挖掘，從詞雲可以看出，CVPR的關鍵詞主要集中在目標檢測、語義分割、動作識別、深度神經網路、人體姿態估計、行人重識別、深度學習等領域。

通過對五年來CVPR接收論文中所有學者資訊的提取，我們分析了這些學者的性別比例、國籍分布與語言分布情況。可以看出，CVPR的投稿學者以男性為主。從學者分布情況來看，投稿學者主要來自美國、中國，分別佔比37.1%、33.9%，其次是法國和德國，均佔比6.45%。從語言分布情況來看，投稿學者主要以中文為主，其次是英語，希臘語位居第三。

從投稿學者其發表時所屬機構來看，五年來在CVPR會議中，中國科學院以141篇論文數量排在首頁，Google以98篇排名第二，微軟以93篇位居第三，香港中文大學、卡內基梅隆大學分列第四、第五。

CVPR高引論文

從五年來CVPR收錄的論文情況來看，高引論文TOP1是發表於2015年的《Deep Residual Learning for Image Recognition》一文，引用量高達26356次。該文在2015年的ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽（ILSVRC）中，一舉擊敗Google、英特爾榮獲第一，成為舉世聞名的152層深度殘差網路ResNet-152，同時2016年該文再次獲得CVPR最佳論文獎。ResNets目前已經成為電腦視覺領域的流行架構，同時也被用於機器翻譯、語音合成、語音識別和AlphaGo的研發上。

該文作者正是Facebook AI研究院（FAIR）的「AI天才」何愷明，他是CVPR最佳論文獎的「首位華人得主」， 也是目前少有的一人兩次獲得CVPR最佳論文獎的學者。

高引論文TOP2是發表於2014年的《Going Deeper with Convolutions》，該文的作者來自Google團隊的Christian Szegedy，Wei Liu，Yangqing Jia，Pierre Sermanet，Scott Reed，Dragomir Anguelov，Dumitru Erhan，Vincent Vanhoucke，Andrew Rabinovich，引用量達 14823次。

該文獲得了2014年ILSVRC挑戰賽冠軍。該文主要關注針對電腦視覺的高效深度神經網路結構，通過改進神經網路的結構，達到在不增加計算資源需求的前提下，提高網路的深度、效果的目的。

高引論文TOP3是發表於2014年的《 Fully convolutional networks for semantic segmentation》，作者是來自伯克利的Jonathan Long， Evan Shelhamer， Trevor Darrell，引用次數達10479。大名鼎鼎的FCN，第一個去全連接層的全卷積網路，雖然最初是用於影像分割領域，但是對後來的網路也有不少啟發。後來大名鼎鼎的ResNet、VGG、Faster R-CNN、U-Net、Inception v3、SSD、DenseNet、STN都引用過此文。

CVPR歷年最佳論文

通過AMiner 的Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer Science 頁面，我們還可以看到CVPR歷年來的最佳論文。

相關鏈接：

https://www.aminer.cn/bestpaper/home/intro

2019年最佳論文獎《A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction》

該文作者來自卡內基梅隆大學，多倫多大學和倫敦大學學院，論文一作辛書冕是卡耐基梅隆大學機器人研究院的博士。這篇最佳論文對於非視距（non-line-of-sight/NLOS）重建作出了重大貢獻，特別是為智慧體賦予了看到角落的能力。

最佳學生論文獎得主是《Reinforced Cross-Modal Matching & Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation》

作者來自加州大學聖巴巴拉分校，雷德蒙德微軟研究院和杜克大學，一作王鑫。本文提出了一種視覺語言導航（VLN）任務的新方法，它結合了強化學習和自我監督模仿學習的優點，使機器人能夠通過遵循引用環境地標的自然語言指令來導航到現實環境中的目標位置，模仿人類如何給出和遵循指示。

• 2018年最佳論文 Taskonomy：Disentangling Task Transfer Learning.
• 2017年最佳論文 Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training.
• 2016年最佳論文 Deep Residual Learning for Image Recognition
• 2015年最佳論文 Densely Connected Convolutional Networks. DynamicFusion：Reconstruction and tracking of non-rigid scenes in real-time
• 2014年最佳論文 What Camera Motion Reveals about Shape with Unknown BRDF

AI領域期刊TOP60排行

從這份榜單可以看出，無論是從數量還是品質來看，TPAMI在AI領域期刊的表現最為突出，H5指數125，排在榜首。

排名第二的是 IEEE Transactions on Cybernetics，H5指數98 。

排在第三位的是 TNNLS，CCF 推薦期刊中屬於 B 類期刊，H5指數為94。

詳解TPAMI

TPAMI 是人工智慧領域最頂級國際期刊，它涵蓋了電腦視覺和影像理解、模式分析和識別以及機器智慧最新的研究成果。根據《華爾街日報》引文報告，該刊2018年的影響因子為 17.730。

TPAMI近五年來涵蓋的關鍵詞主要包括人臉識別、視覺識別、影像識別、動作識別、經驗貝葉斯、黎曼流形等。

該期刊近五年高引論文 TOP5 ：