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近期生成式建模（扩散模型，神经场等）实现了令人惊叹的2D和3D视觉合成效果，在人工智能领域引发了非常广泛的关注。然而，这些令人印象深刻的生成式模型尚未被广泛地应用于视觉理解任务。因此，来自德国马普所、美国麻省理工学院和约翰霍普金斯大学的学者将在CVPR 2023组织研讨会，邀请相关领域专家汇聚一堂，讨论生成式模型与视觉理解任务的关联，同时研讨会也接受相关文章投稿。

🔷研讨会名称：CVPR 2023 Workshop on Generative Models for Computer Vision

🔷研讨会时间：2023年6月18日

🔷研讨会主页：https://generative-vision.github.io/workshop-CVPR-23/

🔷投稿地址：https://cmt3.research.microsoft.com/GCV2023/Submission/Index

▌研讨会和征稿主题包括

1. 视觉生成模型

2. 生成模型反演

3. 合成图像用于模型训练

4. 生成模型用于基准测试

5. 通过合成来进行视觉分析

6. 生成式自监督学习

7. 生成模型用于对抗攻击

8. 生成模型用于分布外泛化

▌投稿时间节点

• 提交截止日期：2023年3月23日

• 审稿结果通知日期：2023年4月3日

• 最终版本提交日期：2023年4月8日

▌研讨会报告嘉宾

▌研讨会组织者

能读图的GPT-4震撼发布了！但要用它还得排队。。。 不如先试试这个～ 加上一个小 模型 ，就能让ChatGPT、GPT-3这类目前只能理解文本的大语言 模型 轻松读图，各种刁钻的细节问题都能手拿把掐。 并且训练这个小 模型 单卡（一块RTX 3090）就能搞定。 效果呢，直接看图。 比如说，给训练后的GPT-3输入一张“音乐现场”的图片，问它：现场在 举办 什么活动？ 毫不迟疑，GPT-3给出了音乐会的答案。 再来加点难度，再给GPT-3酱紫的一张照片，让它来分辨照片中的帘子是什么类型的材质。 GPT-3：蕾丝。 Bingo！（看来是有点儿东西在身上的） 这个方法呢，是杭州电子科技大学和合肥工业大学的一个团队的最新成果：Prophet，半年前他们就已经着手进行这项工作。 论文一作是杭电研究生邵镇炜，他在1岁那年被诊断患有“进行性脊肌萎缩症”，高考时遗憾与浙大擦肩，选择了离家近的杭州电子科技大学。 目前该论文已经被 CVPR 2023 接收。 跨模态任务上达到新SOTA 话不多说，直接来看在Prophet这种方法的加持下GPT-3的读图能力。 我们先来看看它在数据集上的测试结果。 研究团队在两个基于外 点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群 2023 年 2 月 28 日凌晨， CVPR 2023 顶会论文接收结果出炉！这次没有先放出论文 ID List，而是直接 email 通知作者（朋友圈好友纷纷晒截图，报喜讯~你被刷屏了没？！）。 CVPR 2023 主委会官方发布这次论文接收数据：有效投稿 9155 篇（比 CVPR ... 整理：AI算法与图像处理 CVPR 2023 论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/ CVPR 2023 -Papers-with-Code-Demo欢迎关注公众号 AI算法与图像处理，获取更多干货：大家好,最近正在优化每周分享的 CVPR 论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈大家好，目前给每天的论文汇总接入chatGPT帮忙总结，目前在... 2023 年 2 月 28 日凌晨， CVPR 2023 顶会论文接收结果出炉！ CVPR 2023 收录的工作中 " 扩散 模型 、多模态、预训练、MAE " 相关工作的数量会显著增长。 近日， CVPR 2023 论文接收结果出炉。近年来， CVPR 的投稿数量持续增加，今年收到有效投稿 9155 篇，和 CVPR 2022 相比增加 12%，创历史新高。最终，大会收录论文 2360 篇，接收率为 25.78 %。本次，旷视研究院有 13 篇论文入选，涵盖3D 目标检测、多目标跟踪、 模型 压缩、知识蒸馏等多个领域。以下为入选论文简介 ：????01VoxelNeXt:Fully Sparse... 作者|小书童 编辑| 集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明... ©作者 |机器之心编辑部来源|机器之心在一篇 CVPR 2023 论文中，来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架 MAGE，同时在图像识别和 生成 两大任务上实现了 SOTA。识别和 生成 是人工智能领域中的两大核心任务，如果能将二者合并到一个统一的系统中，这两个任务应该能实现互补。事实上，在自然语言处理中，像 BERT [1] 这样的 模型 不仅能够 生成 高质量的文本，还能够提取文本中的特征... 本文提出了一种新的预训练 模型 架构（iTPN ），该架构由多个金字塔形的Transformer层组成。每个层都包含多个子层，其中一些是普通的self-attention和feed-forward层，而另一些则是新的pyramid层。Pyramid层是一种新的层类型，它被设计为对输入进行多粒度的表示学习。此外，iTPN 还使用了一些其他的技巧，以提高 模型 的鲁棒性和泛化能力。 来自：圆圆的算法笔记进NLP群—>加入NLP交流群论文标题：LexLIP: Lexicon-Bottlenecked Language-Image Pre-Training for Large-Scale Image-Text Retrieval下载地址：https://arxiv.org/abs/2302.02908根据一张图片检索相关文本，或者根据一段文本检索相关图片，在现在的工业界中越... 整理：AI算法与图像处理 CVPR 2023 论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/ CVPR 2023 -Papers-with-Code-Demo欢迎关注公众号 AI算法与图像处理，获取更多干货：大家好,最近正在优化每周分享的 CVPR 论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈大家好，目前给每天的论文汇总接入chatGPT帮忙总结，目前在...