PLATFORM
平台解决什么问题
平台面向计算机视觉初学者、准备选题的本科生和研究生，以及需要批量整理论文的科研团队成员。
用户可以查询论文、管理论文列表、观察关键词图谱和比较多年会议趋势，从公开论文元数据中快速理解热门方向。
平台只用于学习和研究辅助，统计热度反映关键词分布，不评价论文质量或研究价值。
ABOUT & METHODOLOGY
关于与统计说明
了解三大 CV 顶会、数据来源、关键词提取方法和热度统计口径。
平台定位
论文查询与趋势分析
公开元数据清洗统计
不评价论文质量
LIVE DATABASE
当前本地数据快照
本地论文记录
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数据服务
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最近更新
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统计范围
三会 · 指定年份
CONFERENCES
三大会议介绍
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
国际计算机视觉与模式识别会议，每年举办。
平台收录：2022、2023、2024、2025IEEE/CVF International Conference on Computer Vision
国际计算机视觉大会，奇数年举办。
平台收录：2023、2025European Conference on Computer Vision
欧洲计算机视觉国际会议，偶数年举办。
平台收录：2022、2024COVERAGE
数据范围
| 会议 | 举办周期 | 平台收录年份 | 是否收录 Workshop |
|---|---|---|---|
| CVPR | 每年 | 2022、2023、2024、2025 | 否 |
| ICCV | 奇数年 | 2023、2025 | 否 |
| ECCV | 偶数年 | 2022、2024 | 否 |
仅统计主会正式收录论文，不包含 Workshop、Findings 或 arXiv 预印本。
SOURCES
数据来源
Semantic Scholar
主要在线检索和摘要来源，用于补齐论文标题、作者、会议、年份和摘要。
Crossref
备用元数据来源，用于补充 DOI 和出版信息。
DBLP
交叉核对标题、作者、会议和年份。
CVF Open Access
核对官方原文和 PDF 链接。
平台不拥有论文数据，仅对公开元数据进行清洗、去重和统计分析。
PIPELINE
数据处理流程
- 1输入标题单篇标题或批量列表
- 2在线检索获取公开论文元数据
- 3清洗去重统一字段和规范化标题
- 4关键词提取从摘要使用 TF-IDF
- 5统一入库写入 Cloudflare D1
- 6统计分析Top 10、图谱和趋势
KEYWORDS
关键词提取说明
- 关键词来自论文摘要。
- 使用 TF-IDF，并结合英文停用词过滤。
- 同一篇论文中同一个关键词只计一次。
- 同义词目前只做有限合并。
- 系统关键词不一定等同于作者原始关键词。
NORMALIZED HEAT
热度统计公式
热度 = 关键词出现次数 ÷ 该会议该年份论文总数
归一化可以避免某些会议或年份因为论文总量增长而自动得到更高热度，使跨会议、跨年份比较更接近统计分布。
例如：某关键词在 100 篇论文中出现 10 次，热度为 10%；在 200 篇论文中出现 10 次，热度为 5%。
CACHE & UPDATE
数据更新与缓存
页面会读取当前 D1 数据库的最新记录时间。在线接口可能限流，系统优先读取本地缓存。
外部查询失败时会保留失败原因，批量任务支持按失败项单独重试。
历史 Top 10、图谱和趋势统计使用同一套清洗与关键词规则。
LIMITATIONS
结果局限
- 部分论文可能缺少摘要。
- 关键词受分词、同义词和摘要质量影响。
- 只覆盖 CVPR、ICCV、ECCV 的指定年份。
- 热度反映统计分布，不代表论文质量和研究价值。
FAQ
常见问题
为什么 ICCV 没有 2022 和 2024 年数据？
ICCV 为奇数年举办，2022 和 2024 年不是正常主会年份，平台不会伪造这些年份的数据。
为什么 ECCV 没有 2023 和 2025 年数据？
ECCV 为偶数年举办，2023 和 2025 年不是正常主会年份，趋势页会标记为未举办。
为什么有些论文没有摘要？
公开元数据接口可能未返回摘要。论文仍可保存，但关键词提取可能暂时不完整。
为什么系统关键词与作者关键词不同？
系统关键词来自摘要自动提取，作者关键词来自论文作者自行填写，两者目标和方法不同。
继续观察热门方向
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