CVPR2024-Papers-with-Code-Demo

看CVPR 2024论文,一键直达代码和Demo,跟上前沿不费力。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 156 🐛 待处理 2 👀 关注 27
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1411
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,无付费版本。

项目预览

CVPR2024-Papers-with-Code-Demo 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队DWCTOD
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
技术栈/模型computer-vision,cvpr,cvpr2021,cvpr2022,cvpr2023,cvpr2024,llm,multimodal-deep-learning,object-detection,segment-anything,segmentation
GitHub 星标★ 1411
上线时间2021-03-13 00:00:00
代码更新2024-04-25
仓库体积140 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

这是一个CVPR 2024论文与代码的精选合集,旨在解决计算机视觉领域研究者难以快速获取最新成果和复现资源的问题。项目系统性地整理了CVPR 2024上发表的论文,并为每篇论文提供对应的官方代码仓库链接和演示视频,覆盖了目标检测、图像分割、生成模型、三维视觉、视频理解等多个热门方向。核心能力包括:按主题分类的论文索引、一键跳转代码与Demo、持续更新的社区推荐机制。用户可以通过该项目快速了解前沿研究趋势,并直接获取可复现的代码资源,极大节省了检索和筛选的时间。项目由社区共同维护,鼓励用户提交推荐,确保内容的时效性和全面性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1411

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 已安装 Git(用于克隆仓库)
  • 可访问 GitHub 的网络环境
  • 能打开 Markdown 文件的编辑器或浏览器

安装与启动步骤

  1. 1克隆论文仓库

    把 CVPR2024 论文与代码合集的仓库完整下载到本地,便于离线浏览和检索。

    git clone https://github.com/DWCTOD/CVPR2024-Papers-with-Code-Demo.git
  2. 2进入仓库目录

    切换到刚克隆下来的目录,后续所有浏览操作都在这里进行。

    cd CVPR2024-Papers-with-Code-Demo
  3. 3查看仓库文件

    先看看有哪些 Markdown 文档,README.md 是主索引,往年论文汇总在单独文件里。

    ls
  4. 4按目录浏览论文

    用编辑器或浏览器打开 README.md,顶部目录可折叠,点击分类(如目标检测、Diffusion Model)直接跳转对应论文段落。

  5. 5跳转代码与视频

    在每篇论文条目中找到官方代码仓库链接和 Demo 视频,README 中也提供了 B 站演示地址。

  6. 6提交推荐论文

    README 鼓励社区共同维护,发现新论文或代码可通过仓库的 issue 提交推荐。

如何确认成功

在本机仓库目录中能看到 README.md 及各分类 Markdown 文件,浏览器打开 README 后点击目录可正常跳转即表示获取成功。

常见问题

Q:需要配置 Python 或 CUDA 环境吗?

A:不需要。README 未提供任何安装或运行命令,本项目只是论文与代码链接的汇总索引,浏览文档即可。

Q:怎么拿到某篇论文的可运行代码?

A:在 README 对应论文条目里点击其官方代码仓库链接,跳转到原作者仓库后按其说明安装使用。

Q:如何加入论文交流群?

A:添加微信 nvshenj125,按“CVPR+姓名+学校/公司名称”的格式备注,即可申请进群。

Q:往年顶会论文在哪里找?

A:README 中列出了 CVPR2021、CVPR2022、CVPR2023 以及 ICCV2021、ECCV2022 的汇总仓库链接,可直接跳转。

注意事项

  • 项目本身是论文/代码索引合集,不包含可直接运行的模型权重或推理脚本。
  • README 未给出任何安装、依赖或运行命令,本教程仅覆盖克隆与浏览步骤。
  • 内容持续更新,建议定期执行 git pull 获取最新论文条目。
  • 克隆和访问 GitHub 需要可用的网络环境,否则可能下载失败。

核心亮点

  • 论文、代码、Demo三合一,省去到处找资源的麻烦
  • 按研究方向分类清晰,方便快速定位感兴趣的主题
  • 社区驱动更新,持续收录新论文,保持时效性

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 部分论文可能未及时收录,存在遗漏风险

适用场景

  • 科研人员快速调研CVPR 2024最新研究动态
  • 工程师寻找可复现的视觉算法代码用于产品原型
  • 学生通过Demo视频直观理解前沿论文方法

替代项目

Papers with Code、CVF Open Access、GitHub Awesome CVPR

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