CVPR2023论文整理
文章目录
- CVPR2023
- 一. Vision and Language / Multimodal
CVPR2023
根据官方信息统计,今年共收到 9155 份提交,比去年增加了 12%,创下新纪录,今年接收了 2360 篇论文,接收率为 25.78%。作为对比,去年有 8100 多篇有效投稿,大会接收了 2067 篇,接收率为 25%。
https://cvpr2023.thecvf.com/Conferences/2023/AcceptedPapers
现在根据关键词,对自己感兴趣的方向进行规整以及分类(有筛选)
一. Vision and Language / Multimodal
论文名 | 简介 |
---|---|
Improving Commonsense in Vision-Language Models via Knowledge Graph Riddles | |
Filtering, Distillation, and Hard Negatives for Vision-Language Pre-Training | |
Seeing What You Miss: Vision-Language Pre-training with Semantic Completion Learning | |
Uni-Perceiver v2: A Generalist Model for Large-Scale Vision and Vision-Language Tasks | |
CREPE: Can Vision-Language Foundation Models Reason Compositionally? | |
Task Residual for Tuning Vision-Language Models | |
Q: How to Specialize Large Vision-Language Models to Data-Scarce VQA Tasks? A Self-Train on Unlabeled Images! | |
FAME-ViL: Multi-Tasking Vision-Language Model for Heterogeneous Fashion Tasks | |
VILA: Learning Image Aesthetics from User Comments with Vision-Language Pretraining | |
Open-set Fine-grained Retrieval via Prompting Vision-Language Evaluator | |
Image as a Foreign Language BEiT Pretraining for Vision and Vision-Language Tasks | |
FashionSAP: Symbols and Attributes Prompt for Fine-grained Fashion Vision-Language Pre-training | |
Accelerating Vision-Language Pretraining with Free Language Modeling | |
Leveraging per Image-Token Consistency for Vision-Language Pre-training | |
Position-guided Text Prompt for Vision-Language Pre-training | |
IFSeg: Image-free Semantic Segmentation via Vision-Language Model | |
Enhanced Multimodal Representation Learning with Cross-modal KD | |
Efficient Multimodal Fusion via Interactive Prompting | |
Best of Both Worlds: Multimodal Contrastive Learning with Tabular and Imaging Data | |
Revisiting Multimodal Representation in Contrastive Learning From Patch and Token embeddings to Finite Discrete Tokens | |
Align and Attend: Multimodal Summarization with Dual Contrastive Losses | |
Multimodal Prompting with Missing Modalities for Visual Recognition |
相关文章:
CVPR2023论文整理
文章目录 CVPR2023一. Vision and Language / Multimodal CVPR2023 根据官方信息统计,今年共收到 9155 份提交,比去年增加了 12%,创下新纪录,今年接收了 2360 篇论文,接收率为 25.78%。作为对比,去年有 81…...

RK3399平台开发系列讲解(中断篇)掌握信号处理
🚀返回专栏总目录 文章目录 一、信号的基本概念二、信号处理流程三、如何通过 API 注册一个信号处理函数四、可重入与异步信号安全3.1、可重入函数3.2、异步信号安全沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 📢信号在操作系统中有悠久的历史,信号的概念和使用方…...
业余爱好者想入门编程,一定远离那些只会说No的家伙,尤其程序员
视频:https://haokan.baidu.com/v?pdwisenatural&vid3050207991292418741 自媒体上的程序员群体有一个非常有意思的特点,就是特别愿意否定别人,特别喜欢说no,还有一个特点,特别不爱分享一些有用的技术和知识&…...

DHCP及中继(UOS)
DHCP服务器 中继器 客户端 服务器 安装DHCP apt install isc-dhcp-server -y 编辑配置文件 vim /etc/dhcp/dhcpd.conf 重启服务 systemctl restart isc-dhcp-server 配置监听网卡 vim /etc/default/isc-dhcp-server 中继器 安装dhcp yum install dhcp -y nmtui 修改…...

【Linux】进程的概念
文章目录 📖 前言1. 冯诺依曼体系结构1.1 内存存在的意义:1.2 程序加载到内存的意义:1.3 程序的预加载: 2. 认识进程2.1 如何理解管理:2.2 什么叫是进程:(初步理解) 3. 简单认识操作…...

奇舞周刊第490期:WebAssembly 多语言/宿主环境中的使用
记得点击文章末尾的“ 阅读原文 ”查看哟~ 下面先一起看下本期周刊 摘要 吧~ 奇舞精选 ■ ■ ■ WebAssembly 多语言/宿主环境中的使用 WebAssembly (WASM) 的一个优势就是能够支持将不同语言编译成 WASM 代码,然后在不同的宿主环境中运行。这样就可以在不同的宿主环…...

【css】使用css实现提示框各种弹出效果。
简言 最近工作编写页面时,需要有一个提示框从下到上弹出的效果。 冥想了一下,实现了出来。 记录下实现思路。 实现思路 实现步骤如下: 编写样式。 首页要有承载内容的容器(box)。外层在套一个包装盒子(用来进行定位…...

1685_Excel的几种脚本处理方式
全部学习汇总: GreyZhang/python_basic: My learning notes about python. (github.com) 做个小结,实际上是写的我自己学习的过程。 关于Excel的处理方式很多,我也不会那么多,在这里我只想写一下我自己接触过的。大致是三种方式&a…...
Unity中使用struct和class来存储数据的注意事项
在 Unity 中,struct 和 class 都是用来定义自定义类型的关键字。它们的主要区别在于如何存储和传递它们的实例。 特点structclass存储方式值类型引用类型默认构造函数自动有性能快慢可空性不可空可空继承单继承单继承或多重继承 一、相似之处 1、都是用来定义自定…...

共阳(共阴)LED数码管编码交互演示
LED数码管原理 LED数码管有两大类,一类是共阴极接法,另一类是共阳极接法,共阴极就是各段的显示字码共用一个电源的负极,是高电平点亮,共阳极就是各段的显示字码共用一个电源的正极,是低电平点亮。只要控制…...
如何在 TensorFlow 中使用 GPU 加速深度学习计算?
一、前言 TensorFlow 是由 Google 开源的深度学习框架,它具有易用、高效、灵活等特点,被广泛应用于学术界和工业界中。而 GPU 是一种高性能的计算设备,可以加速深度学习的计算过程。本文将介绍如何在 TensorFlow 中使用 GPU 加速深度学习计算。 二、安装 TensorFlow 安装…...

RK3568平台开发系列讲解(Linux系统篇)线程 pthread 详解
🚀返回专栏总目录 文章目录 一、POSIX 线程模型二、pthread_create()创建线程三、线程属性3.1、初始化线程对象属性3.2、销毁一个线程属性对象3.3、线程的分离状态3.4、线程的调度策略3.5、线程的优先级3.6、线程栈四、线程退出五、回收已终止线程的资源沉淀、分享、成长,让…...
hspJAVA
循序渐进学Java 零基础 -韩顺平 第 1 章 内容介绍 1 1.1 本套 JAVA 课程内容 1 1.1.1 课程的三个阶段 1 1.1.2 关于课程的说明 1 1.1.3 课程特色 2 1.2 JAVA 就业方向 2 1.3 JAVA 开发场景举例 1-SSM 3 1.4 JAVA 开发场景举例 2:ANDROID 核心代码 3 1.5 JAVA 开发场…...

OpenAI-ChatGPT最新官方接口《嵌入向量式文本转换》全网最详细中英文实用指南和教程,助你零基础快速轻松掌握全新技术(五)(附源码)
Embeddings 嵌入向量式文本转换 前言Overview 概述What are embeddings? 什么是嵌入?How to get embeddings 如何获取嵌入python代码示例cURL代码示例 Embedding models 嵌入模型Second-generation models 第二代模型First-generation models (not recommended) 第…...
1042. 不邻接植花
有 n 个花园,按从 1 到 n 标记。另有数组 paths ,其中 paths[i] [xi, yi] 描述了花园 xi 到花园 yi 的双向路径。在每个花园中,你打算种下四种花之一。 另外,所有花园 最多 有 3 条路径可以进入或离开. 你需要为每个花园选择一…...

Linux FTP服务
FTP服务 作用 传输文件 端口 FTP服务器默认使用TCP协议的20、21端口与客户端进行通信 20端口用于建立数据连接,并传输文件数据 21端口用于建立控制连接,并传输FTP控制命令 模式 FTP数据连接分为主动模式和被动模式 主动模式:客户端告诉服务端…...
JavaScript基础入门全解析(下)
数据类型(重点) ●是指我们存储在内存中的数据的分类,为了方便数据的管理,将数据分成了不同的类型 ●我们通常分为两大类 基本数据类型 和 复杂数据类型(引用数据类型) 基本数据类型 ●在js中基本数据类…...
【C++初阶】(入门)输入输出
#include< iostream> std是C标准库的命名空间名,C将标准库的定义实现都放到这个命名空间中 文章目录 ✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨👻一、iostream库介绍👻二、使用总结 ✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨ Ǵ…...

初识Linux+Linux基本指令(一)
目录 一.😆计算机与操作系统😆 计算机与操作系统发展史简介: 计算机与操作系统的关系: 二.😄Linux操作系统😄 开源软件的代名词:Linux 非图形化界面的Liunx 三.😆Linux基本指令之文件管理篇😆 1.操…...

部署架构 因为单体架构痛点 升级到微服务架构
如图为单体部署 痛点 多人协作可能产生很多的回归测试 代码管理复杂度提升 软件包升级会导致增加测试次数 举例 单体电商 1增加功能(增加小程序平台) 2 并发增加 出现 1 代码复用 2 系统间相互调用 3 接口不仅要对外服务,也得对内提供接口 4 数据分析功…...
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...

超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...
在HarmonyOS ArkTS ArkUI-X 5.0及以上版本中,手势开发全攻略:
在 HarmonyOS 应用开发中,手势交互是连接用户与设备的核心纽带。ArkTS 框架提供了丰富的手势处理能力,既支持点击、长按、拖拽等基础单一手势的精细控制,也能通过多种绑定策略解决父子组件的手势竞争问题。本文将结合官方开发文档,…...

8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...

MySQL 8.0 OCP 英文题库解析(十三)
Oracle 为庆祝 MySQL 30 周年,截止到 2025.07.31 之前。所有人均可以免费考取原价245美元的MySQL OCP 认证。 从今天开始,将英文题库免费公布出来,并进行解析,帮助大家在一个月之内轻松通过OCP认证。 本期公布试题111~120 试题1…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...

FFmpeg:Windows系统小白安装及其使用
一、安装 1.访问官网 Download FFmpeg 2.点击版本目录 3.选择版本点击安装 注意这里选择的是【release buids】,注意左上角标题 例如我安装在目录 F:\FFmpeg 4.解压 5.添加环境变量 把你解压后的bin目录(即exe所在文件夹)加入系统变量…...
Linux系统部署KES
1、安装准备 1.版本说明V008R006C009B0014 V008:是version产品的大版本。 R006:是release产品特性版本。 C009:是通用版 B0014:是build开发过程中的构建版本2.硬件要求 #安全版和企业版 内存:1GB 以上 硬盘…...
上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式
简介 在我的 QT/C 开发工作中,合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式:工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...