近日，一個 GitHub 專案對本屆大會的論文接收情況、關鍵詞等相關資訊進行了視覺化分析，也許能為我們提供有關計算機視覺熱門研究方向的洞見。
專案地址：https://github.com/hoya012/CVPR-2019-Paper-Statistics
接收論文列表：https://github.com/hoya012/CVPR-2019-Paper-Statistics/blob/master/2019_cvpr/cvpr_2019_poster.csv
CVPR 大會論文接收率（2015~2019）
從下圖可以看出，從 2015 年到 2019 年，論文投稿數量和接收數量每年都在攀升。今年 CVPR 的論文投稿數量比去年增加了 56%，但接收率從 29.6% 降到了 25%，下降了 4.5%，競爭變得更加激烈。
2015~2019 CVPR 論文投稿、接收數量。
論文關鍵詞統計
CVPR 2019 論文統計結果顯示，去年大會論文的許多熱門關鍵詞在今年依然勢頭不減，如 image、detection、3d、object、video、 segmentation、adversarial、recognition、visual 等。但有些關鍵詞似乎變得比去年更加熱門，如 graph（提及頻率由 15 上升到 45）、representation（提及頻率由 25 上升到 48）、cloud（提及頻率由 16 上升到 35）等。
CVPR 2018 和 2019 關鍵詞對比。
分析和視覺化程式碼（Jupyter Notebook）
最後，該專案作者也給出了分析與視覺化程式碼，感興趣的同學可以檢視下他是如何實現的。以下是作者給出的兩個程式碼版本：
CVPR_paper_statistics_using_csv.ipynb --> Use csv data format
CVPR_paper_statistics_using_chrome.ipynb --> Use website data format
主體條件為：
python3.5
selenium (https://selenium-python.readthedocs.io/)
wordcloud (https://pypi.org/project/wordcloud/)
matplotlib (https://matplotlib.org/)
作者高度推薦使用谷歌 Colab，只需要下載 jupyter notebook，移到谷歌 drive 使用 Colaboratory 開啟就行。
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