机器视觉发表的论文多吗

以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。

这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。

数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。

很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。

哎血泪教训一定要根据课题组现有基础和可以提供的平台决定，比如你师兄师姐在做什么，组里是否有GPU硬件和数据支持等。如果组里有传承是最好不过了，师兄师姐做过或在做的东西你选择的肯定不会错的，毕竟有人带头和指导～ 如果组里这两个方向都有人在做的话，建议和他们当面聊哈哈哈，利弊你自然就知道啦

记得是写论文，我觉得还是比较好写，你也可以查找相关的资料

ICCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005年10月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，视频监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和视频的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以2007年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被EI检索。ECCV的全称是EuropeonConferenceonComputerVision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。CVRP国际计算机视觉与模式识别学术会议即InternationalConferenceonComputerVisionPatternRecognition总体被称为计算机视觉三大顶级会议！