近日，谷歌学术更新了2021年TOP期刊和会议排名，人工智能领域各大国际顶会影响力取得显著提升。前12名中，就有CVPR、ICLR以及NeurIPS入榜。
其中，CVPR更是一跃冲上了第四
的位置，超过了柳叶刀、自然·通讯、先进材料和Cell等著名期刊，反映了计算机视觉以及整个AI领域的飞速发展趋势。
From Google Scholar
一、谷歌h5指数是什么？
衡量期刊和会议学术影响力的重要指标，除了学术界通用的影响因子外，谷歌学术的h5指标，也越来越成为研究人员评估期刊和会议学术影响力的重要参考。
h指数于2005年由加州大学圣迭戈分校的物理学家Jorge E. Hirsch提出，最初作为度量学者发表论文质量和数量的标准被引入学术界。该指数基于科学家被引用量最高的论文数量及其被引用的次数，经过计算而得。
例如，一位学者共有10篇被引用量都在10次以上的论文，那么这位学者的h-index就可以被计算为10。最近这一指标也被应用于学术期刊或会议等出版物的学术影响力计量上。
h-index 示意图
由于学术研究发展极快，谷歌学术在计算指标中的做法是统计过去五年内的论文指标。对于一个期刊或者会议来说，其h5-index意味着过去五年内出版的论文中，至少被引用了h次的论文有h篇。例如，今年的h5-index就计算了2016到2020年内所发表的论文。
与此同时，为了完善h5指数，研究人员还提出了h5-median指标，来表示h-index中论文被引次数的中位数。
值得注意的是，在统计指标时，剔除了观点、专利、书籍和学位论文等内容。同时，如果过去五年发表不足100篇或者没有引用的出版物也会被剔除。
二、CVPR学术排名为何连年攀升？
近几年来，AI正在以肉眼可见的速度向前发展。
AI领域最为活跃的计算机视觉与模式识别顶会CVPR，今年的投稿论文数量已经高达7000多篇，在谷歌学术中的h5指数连年攀升。从2017年的35名到2018年首次进入TOP 20，再到2019年进入前10，去年和今年分别是TOP 5和TOP 4。
高速攀升的h5-index也见证了这一领域的飞速发展，AI生产力已经进入到生产生活的方方面面。
除此之外，计算机视觉与模式识别领域，乃至整个泛AI领域，都秉承着开源共享、合作发展的共同理念。形成了技术沟通活跃、算法交流活跃、思维分享活跃的良性发展状态。
CVPR等顶会在全球范围内的广泛传播，大大促进了思想的借鉴和知识技术的发展。正是由于这些原因，包括CVPR在内的各大国际顶会影响力得以迅速扩大。
三、相关高h5指数的AI出版物
除了CVPR外，工程与计算机领域的TOP 100影响力期刊中，也有大量涉及计算机视觉领域的出版物。在赞叹CVPR的同时，也让我们一起来看看这些优秀的会议和期刊吧！
International Conference on Learning Representations(ICLR)
致力于推进人工智能的表征学习，主要汇集了人工智能、统计学和数据科学领域以及多个应用领域（机器视觉、计算生物学、语音识别、文本理解等等）的前沿研究成果，主要包括特征学习、度量学习、组合建模、结构化预测、强化学习等主题，以及有关大规模学习和非凸优化的问题。
网站：https://iclr.cc
Neural Information Processing Systems(NIPS)
聚焦于神经信息处理，从生物、技术、数学和理论视觉探索更为有效的信息处理方法和理论，以促进人工智能和机器学习前沿研究的发展。
网址：https://nips.cc
International Conference on Machine Learning(ICML)
致力于推动机器学习领域的发展，作为人工智能的主要分支，ICML聚焦在与人工智能、统计学与数据科学密切相关的机器学习研究，同时也着眼于机器视觉、计算生物学、语音识别和机器人技术等具有重要应用意义的研究领域。
网址：https://icml.cc
European Conference on Computer Vision(ECCV)
计算机视觉领域的三大会议之一，两年一届双数年举行，线下会议的举办地点在欧洲。同样聚焦与视觉领域的最新进展，从图像到视频、从2D到3D再到多模态的视觉信息处理、表示学习和内容生成都有涉及。
网址：https://eccv2020.eu
IEEE/CVF International Conference on Computer Vision(ICCV)
计算机视觉领域的三大会议之一，两年一届单数年举行。由计算机视觉基金会与IEEE计算机协会共同主办，聚焦于计算机视觉与模式识别方向，覆盖了图像视频的处理分析与理解、三维成像、先进成像方式、生物模式识别、多模态融合等等多个方向的主题。
网站：https://iccv2021.thecvf.com/home
最后附上更为细分领域的排名情况，供小伙伴们参考，在查找资料和投稿过程中可以更有针对性的选择：
人工智能领域
参考网站：https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en&vq=eng_artificialintelligence
计算机视觉和模式识别领域
参考网站：https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en&vq=eng_computervisionpatternrecognition
计算语言学
参考网站：https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en&vq=eng_computationallinguistics
计算机图形学
参考网站：
https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en&vq=eng_computergraphics
人机交互领域
References:
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/H-index
[2] https://scholar.google.com/intl/en/scholar/metrics.html#coverage
[3] https://yassouali.github.io/ml-blog/cvpr2021/
[4] https://yassouali.github.io/ml-blog/cvpr2021/
[5] https://github.com/hoya012/CVPR-2021-Paper-Statistics
Illustrastion by Marina Mogulskaya from Ouch!
-The End-
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