CVPR 2026放榜：超1.6万投稿，录取率不足25%
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新智元报道
编辑：艾伦 Aeneas
【新智元导读】CVPR 2026放榜了！本届共有16092篇投稿，最终4090篇被Accept，录用率25.42%。论文被录用的作者们，已经纷纷晒出喜讯了。
计算机视觉领域一年一度最重要的「开奖」时刻到了。
就在今天下午，CVPR 2026向全球投稿者发出了录用通知邮件。
最新解释道，目前结果仅通过邮件发送，系统尚未开放查询
在进入审稿流程的16092篇论文中，程序委员会最终推荐录用4090篇，录用率25.42%。
这意味着，将近四分之三的研究者在点开邮件的那一刻，看到的是一个「拒」字。
不少作者已经颤抖着手打开邮箱，准备迎接等待自己的是Accept还是Reject。
在社交媒体上，大家火速开始分享结果。
X上，CVPR最新账号发布消息后，有人追问录用细则，有人晒出截图庆祝，也有人沉默地关掉了页面。
国内学术圈的朋友圈同样被刷屏，「中了」和「没中」两种情绪交织在一起，构成了这个领域每年都会上演的悲欢剧目。
1/4的幸运儿
25.42%的录用率，放在CVPR的历史坐标系里并不算意外。
近几年，随着大模型和多模态研究的爆发式增长，CVPR的投稿量持续攀升，录用率则稳定在25%上下浮动。
今年16092篇的有效投稿数（不含审稿期间被撤回或直接拒稿的论文）再次刷新了纪录。
值得注意的是，CVPR2026引入了一个此前并不常见的机制：区域主席（Area Chairs）从未被主会录用的论文中，额外推荐了1717篇进入Findings Workshop。
这个设计有些类似于自然语言处理顶会ACL近年推行的Findings轨道，旨在为那些质量尚可但未能跻身主会的工作提供一个发表渠道。
不过，被推荐并不等于被录用。
按照最新说法，进入Findings Workshop需要作者主动选择加入（Opt-in），并经过Workshop组织者的二次审核。
换句话说，这1717篇论文拿到的是一张「候补入场券」，能否最终亮相，还有变数。
这个机制在X上也引发了一些困惑。
有研究者追问：如果论文同时收到了「主会录用」和「推荐Findings」的通知，该怎么理解？
CVPR最新很快回应澄清：只有被拒的论文才会被推荐至Findings，已录用的论文可以忽略这条建议。
Findings和主会有以下几个区别。
也就是说，Findings是有含金量的安慰奖，但不是主会。
一封邮件背后的漫长等待
对于投稿者来说，这封邮件的分量远超它几百字的篇幅。
从去年底的截稿、到漫长的审稿周期、再到Rebuttal阶段的反复修改和焦灼等待，一篇论文从投出到收到结果，往往要经历数月的煎熬。
很多博士生的毕业进度、研究者的职业晋升乃至实验室的资源分配，都与这封邮件的内容直接挂钩。
CVPR最新在通知邮件中也特意安抚了那些急于了解详细审稿意见的研究者，表示完整的审稿意见将于近日在OpenReview平台发布，并恳请大家「耐心等待」。
由于投稿量巨大，最新明确表示无法处理个别问询请求。
此外，最新在邮件中用「Preliminary Paper Decision」（初步论文决定）来描述这次通知，也被眼尖的研究者捕捉到并在X上提出质疑。
对此，CVPR解释称，录用结果仍需通过查重、重复投稿检查以及审稿人/区域主席的行为合规审核，不符合相关政策的论文仍有可能在最后阶段被撤销录用。
这层「附加条件」虽然在以往的顶会中也存在，但被如此明确地写进决定邮件，多少让一些刚刚收到好消息的作者心里又悬了一下。
中了！他们晒出论文
在社交媒体上，很多作者兴奋地晒出被Accept的喜讯。
西湖大学张弛老师的组里，总共中了10篇CVPR，而且大部分都是第一次投稿参会的本科生。
来自北航人工智能学院的范肇心教授中稿5篇文章和一篇Findings，主要包括多模态大模型的训练与推理动力学、科学具身、数字人与机器人仿真方向。
南洋理工大学博士生曹子昂分享称，自己团队的论文PhysX-Anything已被顺利接受。
这篇论文提出了一个面向可物理仿真与可交互3D资产生成的新框架——PhysX-Anything，核心目标是让3D生成结果不仅「看起来像」，而且「能直接用于物理仿真和机器人交互」。
论文中提出的PhysX-Anything，是首个「仿真就绪」的物理3D生成框架。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.13648
德克萨斯大学奥斯汀分校的副教授Qixing Huang，这次共有6篇论文被CVPR接收。
他晒出喜讯，同时感谢了UT GenAI中心在GPU计算资源方面的慷慨支持，他们为两个项目总计提供了25,000小时的H200算力。
MBZUAI的作者也晒出自己的论文，表示被CVPR顺利接收。
这篇论文主要研究的是：视觉语言模型（VLMs）在多文化混合场景下是否依然稳定可靠，并发现它们在这方面存在明显漏洞。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.17004
福井大学的研究生Shunsuke Sakai也晒出论文接收的喜讯。
这篇论文提出了一种新的基于扩散模型的异常检测方法——InvAD，核心思想是：不再通过「重建图像再对比」来检测异常，而是直接在潜空间中加噪并做概率偏离判断。
它本质上是对当前Diffusion-based异常检测范式的一次「思路反转」。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.05662
美国丹佛见
CVPR 2026主会将于今年6月3日至7日在美国科罗拉多州丹佛市举办。
录用论文的Poster、Spotlight及Oral等具体展示形式将在后续阶段另行通知。
最新已经开放了会议酒店的预订页面，开始为这场全球计算机视觉研究者的年度聚会做准备。
https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2026/Hotels
对于那4090篇论文背后的团队来说，接下来的任务是准备Camera-ready版本和演示材料；
对于未能入选的一万两千多位投稿者，有人会转投其他会议，有人会根据审稿意见打磨后再战，也有人会重新审视自己的研究方向。
这就是学术会议放榜日的样子：几家欢喜几家愁，但所有人都会继续往前走。
毕竟，下一个DDL已经不远了。
参考资料：
https://x.com/CVPR/status/2025090352495952065
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