서울대학교에서 컴퓨터 비전 분야에서 가장 영향력 있는 학회인 CVPR에서 역대 가장 많은 논문을 발표한다. 

오는 6월 19일 열리는 2021 CVPR(컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회)은 컴퓨터 비전 분야에서 세계에서 가장 우수한 학술대회로 손꼽힌다. 

서울대학교 AI 연구원에서 서울대의 AI 전공 교수 전체를 대상으로 확인한 결과 8개 연구실에서 16편의 논문이 채택된 것으로 확인되었다. 

김건희 교수팀(컴퓨터공학부), 곽노준 교수팀(지능정보융합학과), 문태섭 교수팀(전기정보공학부), 유승주 교수(컴퓨터공학부), 윤성로 교수팀(전기정보공학부), 이경무 교수팀(전기정보공학부), 최진영 교수팀(전기정보공학부), 한보형 교수팀(전기정보공학부) 등이 논문을 발표한다. 

• Anti-Adversarially Manipulated Attributions for Weakly and Semi-Supervised Semantic Segmentation #윤성로 교수팀
• XProtoNet: Diagnosis in Chest Radiography with Global and Local Explanations #윤성로 교수팀
• BBAM: Bounding Box Attribution Map for Weakly Supervised Semantic and Instance Segmentation #윤성로 교수팀
• SRWarp: Generalized Image Super-Resolution under Arbitrary Transformation #이경무 교수팀
  
• Beyond Static Features for Temporally Consistent 3D Human Pose and Shape from a Video #이경무 교수팀
• Exemplar-Based Open-Set Panoptic Segmentation Network #한보형 교수팀
• CoSMo: Content-Style Modulation for Image Retrieval with Text Feedback #한보형 교수팀
• RaSNet: Learning Tiny Models by Raster-Scanning Images #한보형 교수팀
• Unsupervised Hyperbolic Representation Learning via Message Passing Auto-Encoders #최진영 교수팀
• Exploiting Spatial Dimensions of Latent in GAN for Real-time Image Editing #유승주 교수
• Learning Dynamic Network Using a Reuse Gate Function in Semi-supervised Video Object Segmentation #곽노준 교수팀
• Interpolation-based semi-supervised learning for object detection #곽노준 교수팀
• (Oral)  FBI: Fast Blind Image Denoiser for Poisson-Gaussian Noise #문태섭 교수팀
• Fair Feature Distillation for Visual Recognition #문태섭 교수팀
• StyleMix: Separating Content and Style for Enhanced Data Augmentation #김건희 교수팀
• Transitional Adaptation of Pretrained Models for Visual Storytelling #김건희 교수팀

서울대 AI 연구원 장병탁 원장은 “자율주행 차를 만들든, AI로 병을 진단하든 인간보다 더 자세히 보고 패턴을 인식하는 AI 시각지능은 가장 먼저 필요한 기술”이라고 강조하고, “서울대학교가 AI 시각지능 분야에서 세계적으로 우수한 연구를 수행하고 있는 것이 CVPR 2021 결과를 통해 또 한번 증명되었다.”고 전했다.