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항목 | CVPR | ICCV | ECCV | WACV | BMVC |
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티어 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 |
주최/성격 | CVF/IEEE, 폭넓은 응용·산업 연결 | CVF/IEEE, 근본 문제·새 패러다임 제안 강세 | 유럽 커뮤니티 색채, 실험 설계·방법론 균형 | 응용·시스템 지향, 현실 제약 강조 | BMVA, 알고리즘 아이디어/분석 선호 |
개최 주기 | 매년 | 격년(홀수년) | 격년(짝수년) | 매년 | 매년 |
스코프 키워드 | detection/segment, multimodal, genAI, recsys for vision 등 광범위 | representation/geometry/RL·시각·새 태스크 | method rigor, robust eval, fairness | 실시간/경량/현장 강건성 | 알고리즘·분석·도전적 아이디어 |
발표 형식 | Oral/Spotlight/Poster, 워크숍 풍부 | 동일 | 동일 | 동일 | 동일 |
리뷰 문화(공통) | 대체로 이중 블라인드, 재현성·윤리·코드 공개 권장(연도별 가이드 확인) |
CVPR: 가장 넓은 스펙트럼. 산업/실사용 연결이 활발하고 대형 벤치마크·도전 과제의 집합소. 멀티모달/생성·편향·안전/프라이버시 등 최신 트렌드가 빠르게 반영됨.
ICCV: 근본 문제·새 개념·패러다임 제안 비중이 상대적으로 큼. 개념적 신선함 + 튼튼한 실험 조합에 강함.
ECCV: 방법론/실험설계의 균형과 평가의 엄밀성을 선호. 깔끔한 어블레이션·실패사례 분석이 돋보이면 유리.
WACV: 현실 제약(지연·메모리·센서 잡음·배터리)을 명시하고 해결한 응용/시스템 논문이 강점. 실제 환경 실험과 엔지니어링 완성도를 중시.
BMVC: 알고리즘 아이디어·분석 중심. 새로운 기법의 핵심 통찰, 경계 조건, 에러 분석이 분명할수록 좋음.
공통
이중 블라인드 리뷰가 기본.
재현성/윤리/데이터·모델 공개(가능 범위에서) 요구가 점차 강화.
메타리뷰/에리어 체어 구조 + 리버틀(저자 반박) 단계에서 오해 정정·추가 근거 제시가 중요.
학회별 톤
CVPR/ECCV: 어블레이션·프로토콜 공정성과 대조 실험의 충분성을 꼼꼼히 봄.
ICCV: 새로움/개념적 기여를 명료하게 서술해야 함(그림1·키 아이디어 설명력).
WACV: 실사용 지표(지연·메모리·전력·강건성) 명시가 가산점.
BMVC: 알고리즘/분석의 논리적 일관성·경계조건 제시가 핵심.
워크숍: 초기 아이디어·새 태스크·정책/윤리 이슈 논의에 최적
오럴/스포트라이트: 문제→핵심 아이디어→정리/경계조건→대표 실험→한계 순으로 간결 전개
데모: 계획/추론/다중 에이전트 시스템의 실시간 상호작용과 실패 케이스를 투명하게 공개
상황/아이디어 유형 | 추천 학회 | 이유/전략 |
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새 아키텍처/표현학습으로 근본 성능 향상 | ICCV/ECCV/CVPR | 새로운 개념·방법론의 범용성 + 다양한 데이터셋에서 일반화 증명 |
대형 벤치마크/챌린지로 임팩트 노림 | CVPR | 커뮤니티 주목도·참여도 높음, 리더보드·데모 전략 병행 |
실시간/온디바이스/로보틱스 등 시스템 제약 극복 | WACV | 현실 제약·엔지니어링 완성도 강조에 최적 |
알고리즘 아이디어·분석이 핵심(증명/경계조건/에러분석) | BMVC | 아이디어의 핵심 통찰과 정교한 분석을 평가 포인트로 삼음 |
동일 태스크에서 견고한 어블레이션·프로토콜 혁신 | ECCV/CVPR | 공정성과 재현성, 실패사례까지 촘촘히 보는 문화 |
새 태스크/문제정의 제안 | ICCV/CVPR | 스토리텔링(문제 필요성) + 대표 실험 세트 + 베이스라인 공개 |
워크숍: 메인 제출 전, 문제정의/에러분석/초기 실험을 빠르게 검증하고 커뮤니티 피드백을 얻는 최적의 무대.
스포트라이트/오럴: 5–8분 내 “문제 → 핵심아이디어(도식 1장) → 대표 실험 → 어블레이션 하이라이트 → 한계/향후 과제”를 일관되게.
데모/엑스포: 실제 사용자 흐름, 실패 케이스, 자원 사용량(지연/메모리)을 수치로 보여주면 신뢰도가 대폭 상승.
벤치마크 공정성: 데이터 분할/시드/하이퍼 파라미터 공개, 오픈 리더보드 준수.
어블레이션 폭: 모듈/데이터 규모/잡음/도메인 쉬프트/OOD 등 다각도.
실세계 스토리: 현업/산업 적용 가능성, 개인정보·안전성 이슈 대응.
새로움의 설득: 기존 방법과의 관계, 경계조건/적용범위를 명확히.
개념→증거: 키 아이디어 도식 + 최소 반례·반직관 사례 제시.
부록의 힘: 추가 실험·실패 분석·시각화로 의구심 선제 제거.
평가 프로토콜: 재현 가능한 세팅(코드/시드/환경)을 “표준화”해 제시.
실패 사례 분석: 어디서/왜 실패하는지 체계적 분류(라벨/조명/스케일/오클루전…).
페어니스/강건성: 분포 편향·공정성·프라이버시 고려를 정량·정성 모두로.
시스템 지표: FPS/레이턴시/메모리/전력, 배포 환경(에지/모바일/임베디드) 수치화.
현장 강건성: 센서 잡음/조도 변화/하드웨어 편차 등 현실 변수를 실험에 반영.
엔지니어링 문서: 배포/재현 스크립트, 실패·복구 시나리오, 제한사항 명시.
아이디어의 핵심: 의사코드·수식으로 한 장에 요약(그림1).
경계조건·한계: 언제 성능이 떨어지는지, 왜 그런지 분석.
간결한 실험: 과한 장식보다 핵심 대조 실험의 설계·해석이 관건.
문제정의 & 기여 고정(주요 문장 1–2개) → 관련연구 강·약점 맵 작성.
파일럿: 소규모 데이터/축약 실험으로 효과 존재 조기 검증 + 실패 로그 축적.
평가 프로토콜: 데이터 분할/시드/전처리/하이퍼/조기종료 기준 확정, 재현 스크립트 병행 제작.
본실험 & 어블레이션: 모듈/하이퍼/데이터 규모/잡음/OOD/도메인 쉬프트, 지연/메모리 수치 포함.
에러분석: 실패 유형을 도표로 정리(오클루전/뷰포인트/조명/스케일/텍스처).
집필: 그림1(파이프라인/핵심 아이디어) → 본문(문제–아이디어–증거–한계) → 부록(추가표·실패사례).
리버틀 대비: 반박 예상 Q&A, 추가실험 슬롯, 공개 범위(코드/체크포인트/데이터 카드) 정리.
워크숍: 도메인 특화(의료/로보틱스/AR)나 신규 테스크 제안에 적합
오럴/스포트라이트: 문제 정의→핵심 기법 도식→메인 테이블→어블레이션 한 컷→실패 사례·한계
데모: 실시간 퍼포먼스, 하드웨어 제약, 추론 안정성 지표를 투명하게 표기
올해 Author Kit/CFP 확인(페이지/보조자료/윤리/재현성 템플릿).
재현성: 코드/시드/환경/하드웨어/학습·추론 비용, 라이선스.
윤리·사회적 영향: 편향·프라이버시·안전·오남용 시나리오.
데이터/모델 카드: 출처/면허/전처리/적합·부적합 사용 사례.
어블레이션 충분성 & 실패사례 시각화.
README + 1-클릭 재현(run.sh or Makefile), 체크포인트 포함.
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다섯 학회는 경쟁이 치열하지만 초점이 미세하게 다릅니다. 아이디어의 성격(알고리즘·응용·시스템)과 성숙도, 그리고 제출 시점의 평가 프로토콜/재현성 완성도를 기준으로 무대를 고르면, 채택 가능성과 임팩트를 동시에 끌어올릴 수 있습니다.
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