CVPR2023 表征学习论文合集

国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是计算机科学领域中的顶级会议之一，也是图像处理、机器学习、人工智能等多个领域的交叉学科会议。

每年的CVPR会议都会有大量的论文投稿和学术交流活动，其中涵盖了包括图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习、深度学习、人工智能等多个研究方向，是该领域最具有影响力和代表性的学术会议之一。

AMiner通过AI技术，对 CVPR2023 收录的会议论文进行了分类整理，今日分享的是表征学习主题论文，共29篇，我们在这里展示十篇最受欢迎的论文，欢迎下载收藏！

1.Siamese Image Modeling for Self-Supervised Vision Representation Learning 论文详情页

作者：Chenxin Tao,Xizhou Zhu,Weijie Su,Gao Huang,Bin Li,Jie Zhou,Yu Qiao,Xiaogang Wang,Jifeng Dai

链接：https://www.aminer.cn/pub/62997c0b5aee126c0f77ced1/?f=cs

AI综述（大模型驱动）： 基于双向图像建模的萨摩亚图像建模本文提出了一种新的基于双向图像建模的萨摩亚图像建模方法。该方法利用了一个网络,其中两个视图之间的相对位置被编码以生成目标视图。通过匹配不同的图形视图与增强性的强度,可以实现语义对齐。为了解决这个问题,我们观察到,通过将不同图形视图与增强性的强度相匹配,可以获得(1)语义对齐;(2)空间敏感性可以用从隐藏在附近的表示中受益的预测。为了应对这一困境,我们提出了一种新的基于双向图像建模的方法,它使用一个网络,其中两个视图之间的相对位置被编码以生成目标视图。

2.MAGE: MAsked Generative Encoder to Unify Representation Learning and Image Synthesis