Computer vision is a broad field of study that encompasses different tasks (e.g., object detection, semantic segmentation, 3D reconstruction). Although computer vision is relevant to the African communities in various applications, yet computer vision research is under-explored in the continent and constructs only 0.06% of top-tier publications in the last 10 years. In this paper, our goal is to have a better understanding of the computer vision research conducted in Africa and provide pointers on whether there is equity in research or not. We do this through an empirical analysis of the African computer vision publications that are Scopus indexed. We first study the opportunities available for African institutions to publish in top-tier computer vision venues. We show that African publishing trends in top-tier venues over the years do not exhibit consistent growth. We also devise a novel way to retrieve African authors through their affiliation history to have a better understanding of their contributions in top-tier venues. Moreover, we study all computer vision publications beyond top-tier venues in different African regions to find that mainly Northern and Southern Africa are publishing in computer vision with more than 85% of African publications. Finally, we present the most recurring keywords in computer vision publications. In summary, our analysis reveals that African researchers are key contributors to African research, yet there exists multiple barriers to publish in top-tier venues and the current trend of topics published in the continent might not necessarily reflect the communities' needs. This work is part of a community based effort that is focused on improving computer vision research in Africa.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
100+阅读 · 2019年10月9日
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年4月30日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月22日
Arxiv
19+阅读 · 2021年6月15日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
VIP会员
相关资讯
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年4月30日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员