CV 学界反思:大模型时代计算机视觉该何去何从
CSProfKGD · x · 2026-09-14
- 计算机视觉研究者 Michael Black 在前往 ECCV 2026 前自问：在大模型日益强大的时代，学院派 CV 研究的角色是什么？他今年的一篇论文 VIGA 首次用 agentic 方法把单张图像转成 3D Blender 场景（经典逆图形学任务），该论文初版曾被拒，大幅延迟了发表。
- 转发者观点认为，CV 若要保持学科相关性，必须向所有其他领域扩展：任何工程/科学领域都有视觉数据，理论上都可成为 CV 的子领域（如今是机器人与医学影像，未来或有百倍于此的方向）；否则狭义 CV（图像/视频/3D 理解与重建）将像信号处理、NLP 一样「基本做完」而萎缩。
- 作者称去年 CVPR 上见到物理、化学、生理学研究者，希望 CVPR 变成一场全科学与工程盛会，CV 应主动走向其他学科。
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