2
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

コンピュータビジョン分野における主要なトップカンファレンス

2
Last updated at Posted at 2025-12-01

画像認識・コンピュータビジョン分野の「Big 3」国際会議、CVPR、ICCV、ECCV の特徴は以下の通りです。
これらの会議に共通する最大の特徴は、競争率の高さと研究レベルの高さにあります。いずれも世界中からトップレベルの研究が集まり、採択されること自体が研究の質を保証する指標の一つとなっています。

  1. CVPR (IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
    開催地: 毎年、一貫して北米で開催されます。
    特徴:
    3つの中で最大の規模を誇り、参加者数、論文投稿数が最も多い傾向にあります。
    毎年開催されるため、その年ごとの最新トレンドが最も色濃く反映されます。
    特に実用性や応用を見据えた研究、新しいデータセットの発表などが活発に行われます。
    研究者にとって、その年の業界の動向を把握するための最も重要な会議と位置付けられています。
  2. ICCV (IEEE/CVF International Conference on Computer Vision)
    開催地: 北米、ヨーロッパ、アジア・オセアニアなど、世界各地を巡回して開催されます。
    特徴:
    2年に一度の開催です(ECCVの開催されない年に開催)。
    CVPRと比較すると、より学術的・理論的な側面が強い研究や、長期的な視点での基礎研究が多く採択される傾向があります。
    カンファレンス全体に流れる雰囲気は、地域によって多様性があり、ヨーロッパやアジア開催時にはその地域の研究コミュニティの影響も見られます。
  3. ECCV (European Conference on Computer Vision)
    開催地: ヨーロッパ内の主要都市を巡回して開催されます。
    特徴:
    ICCVと同様に2年に一度の開催です(ICCVの開催されない年に開催)。
    ヨーロッパの研究機関(特にドイツ、イギリス、フランス、スイスなどの大学や研究所)の影響力が強く、独自の理論的なアプローチや、数学的に厳密な研究が多い傾向があります。
    投稿論文数や参加者数はCVPRやICCVよりやや少ないことが多いですが、採択基準の厳しさは同等です。

コンピュータビジョン分野 トップカンファレンス比較表(目安)

会議名 開催頻度 主な開催地域 Google Scholar h5-index (目安) およその採択率 (目安) 特徴・傾向
CVPR 毎年 北米 約350〜400 20〜25% 最大規模、応用的、最新トレンド
ICCV 2年に一度 世界巡回 約300〜350 20〜25% 理論的、基礎研究、学術的
ECCV 2年に一度 ヨーロッパ 約250〜300 25〜30% ヨーロッパ中心、数学的アプローチ

補足事項:
h5-indexは2025年12月時点

開催地・開催年一覧表 (2015-2025)

CVPR (毎年開催) ICCV (隔年開催) ECCV (隔年開催)
2025 ナッシュビル (米国) ホノルル (米国) (開催なし)
2024 シアトル (米国) (開催なし) ミラノ (イタリア)
2023 バンクーバー (カナダ) パリ (フランス) (開催なし)
2022 ニューオーリンズ (米国) (開催なし) テルアビブ (イスラエル)
2021 オンライン (米国・ナッシュビル予定) オンライン (カナダ・モントリオール予定) (開催なし)
2020 オンライン (米国・シアトル予定) (開催なし) オンライン (英国・グラスゴー予定)
2019 ロングビーチ (米国) ソウル (韓国) (開催なし)
2018 ソルトレイクシティ (米国) (開催なし) ミュンヘン (ドイツ)
2017 ホノルル (米国) ヴェネツィア (イタリア) (開催なし)
2016 ラスベガス (米国) (開催なし) アムステルダム (オランダ)
2015 ボストン (米国) サンティアゴ (チリ) (開催なし)
2
1
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
2
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?