CVPR 2024审稿结果出炉!总数近2万篇,网友吐槽审稿人又是本科生
来源:新智元
CVPR 2024审稿结果出来了。 收到review的小伙伴们,可以正式开启rebuttal,提交截止日期到1月30日。 许多网友看到自己的分数,无力挽回,直接转战顶会。 「坏消息是CVPR审稿人打了低分,好消息是又向ICML提交了一篇论文」。 CVPR、ICCV、ECCV被誉为计算机视觉和模式识别领域最顶级的学术会议。与另两个顶会不同,CVPR每年举办一次。 CVPR 2024将于6月17日-21日在美国西雅图召开。 据统计,CVPR的投稿量在2010-2016的7年间仅从1724份增加到2145份,在2017年后则迅速飙升,进入快速增长期。 2019年首次突破5000,至2022年投稿数已达到8161份,去年一年共9155份论文提交,创下了最高提交记录。 想必在AI爆发后的2024年,也会在论文提交数量上跃升。
CVPR 2024官方发文,刚刚再次强调了Rebuttal政策和截止日期。
那么,rebuttal的具体规则是什么? 在收到review后,作者可以选择性地提交rebuttal,即提交一页PDF的驳回文件以回应审稿人的review。 这份rebuttal文件必须使用CVPR 2024作者工具包中提供的模板,长度限制为1页,超过1页的rebuttal文件将不会被审阅。 同时,还有格式和页边距修改后,与官指定的要求差异较大的文件,也不会被review。
其次,rebuttal必须匿名,不能暴露作者身份,或规避长度限制的外部链接 根据2018年通过的Pami-TC动议,reviewer应避免在rebuttal中,要求作者进行重大的额外实验,或因缺乏额外实验而惩罚作者。
作者也应该避免在rebuttal中提交新的贡献或实验结果,特别是当reviewer没有明确要求时。同样reviewer被要求忽视任何提交的新贡献。 作者也可以向AC主席提交一份单独的保密评论,这也只限在特殊情况下这样做。
【导读】一年一度的CVPR 2024审稿结果公布了!收到审稿结果的小伙伴们,已经开始下一步rebuttal了,截止日期到1月30日。
CVPR 2024审稿结果出来了。 收到review的小伙伴们,可以正式开启rebuttal,提交截止日期到1月30日。 许多网友看到自己的分数,无力挽回,直接转战顶会。 「坏消息是CVPR审稿人打了低分,好消息是又向ICML提交了一篇论文」。 CVPR、ICCV、ECCV被誉为计算机视觉和模式识别领域最顶级的学术会议。与另两个顶会不同,CVPR每年举办一次。 CVPR 2024将于6月17日-21日在美国西雅图召开。 据统计,CVPR的投稿量在2010-2016的7年间仅从1724份增加到2145份,在2017年后则迅速飙升,进入快速增长期。 2019年首次突破5000,至2022年投稿数已达到8161份,去年一年共9155份论文提交,创下了最高提交记录。 想必在AI爆发后的2024年,也会在论文提交数量上跃升。
Rebuttal
网友热议
评审结果一放出,圈子里的学者们纷纷晒出成绩,参与讨论。 一位Reddit网友表示自己是3,3,3,置信度给的是4,4,5,开始向大家请教是rebuttal,还是再投其它顶会。 还有人表示自己得的都是初始分数,rebuttal后被录用,说明还有「咸鱼翻身」的机会。 有人表示,给自己评2分的审稿人还是本科生,还在review中称没有用最新的SOTA。而给自己3分的审稿人还是比较中肯。 还有小伙伴一篇论文分差很大,有给5分的,也有给2分的。而给低分的审稿人对论文的动机提出了质疑,网友准备rebuttal力挽狂澜。 来自北邮电的博士的结果让人眼前一亮,5,5,5,说不定会被录用为oral论文。 还有网友在11月发帖子说,今天CVPR论文提交数到18000篇了,比起去年9000,数量直接翻了番。 还有许多人纷纷晒出了自己的成绩单。
审稿文化
如今,各大顶会的审稿机制也是受到一大波网友的吐槽,比如本科生审稿,还有审稿人会给熟人高分等等。 上周,ICLR 2024向所有人公布了录用结果。有网友在Reddit社区中,开启了审稿的讨论: 在审稿讨论期间,我提到了6篇有希望的论文作为相关研究,如果被接收,我想将我的数据集与之进行比较。然而看到这些作品都没有被接受,这有点令人难过。其中一位作者写了一篇rebuttal文章,我觉得值得更多关注: 匿名信中,通讯作者提到自己收到的review提到的问题:验证的广度、错别字、符号的清晰度,甚至是标题(由于巨大的字体使原标题占据了整个段落的空间,作者缩短了标题)。 另外,作者还提出有些review点并没有实际帮助。 1. 与相关文献的对比确实重要,但在学术会议的讨论中,应当集中精力讨论最关键的问题。
如果我们的工作是对文献中已有任务的改进,那么肯定需要详细讨论并与相关方法进行实际对比。但我们的情况并非如此。 我们发现了一个问题,即现有基于NMF(非负矩阵分解)的方法,难以从复杂的现实生活数据中提取有用的信息。我们阐释了问题所在,展示了一种解决方案,并解释了它是如何与实际数据的特性相关联的。 在这种情况下,我们应对照的标杆应该是最简单、最被广泛理解的方法,即传统的NMF,而不是那些最新最先进的版本,特别是当这些版本并没有针对我们试图解决的关键问题时。 即使我们在图表中增加了五条不同的贝叶斯NMF的线,最终的结果仍然只是一个点估计(MAP 或积分后验),这无法帮助我们理解样本之间的变化情况,比如癌症治疗前后的变化。 因此,我认为关于相关研究的讨论缺乏建设性,而且实际上更多地反映了审稿人更倾向于寻找拒绝的理由,而不是理解文章的优缺点。2. 此外,作者还想谈到了科学家之间的相互尊重。匿名撰写review通常会有人撰写轻蔑和不尊重的review。
我的一般建议是,即便是匿名评审,也应该像有署名的评论一样写作,但同时不应回避基于事实的批评。 我认为这样的评论:「如果作者对 [TF12] 这项工作多花点时间,他们……」是缺乏尊重的。除了刚刚网友提到的本科生审稿,不知这次CVPR 2024审稿结果,还会存在怎样的问题? 欢迎小伙伴们评论区讨论。
——The End——
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