跟风晒CVPR 2023论文

作者: Jifeng Dai

跟风晒CVPR论文吧：

1. internimage, 以1B参数可变形卷积的方式打破ViT对视觉大模型的垄断，在各种标杆数据集上取得最佳性能，模型将开源

https://arxiv.org/abs/2211.05778；

2. All-in-one Pre-training，超大规模模型训练需要海量异质的数据在几百GPU上训练几个星期，之前方法需要多步训练，出现bug的时候很难定位问题，我们发现多模态各种监督信号可以在最大化互信息框架下统一，一步训练，一根曲线，大大降低debug难度 https://arxiv.org/abs/2211.09807；

3. Uni-Perceiver v2，NLP领域已经实现了任务的统一表征，可以实现任务级别的泛化，Uni-Perceiver尝试在视觉，视觉-语言联合任务领域统一任务表征，Uni-Perceiver v2已经能够让任务通用模型取得和任务专用模型相当的性能；

4. BEVFormer v2，让自动驾驶BEV感知无缝吃到视觉主干网络进展的gain，https://arxiv.org/abs/2211.10439；

5. Siamese Image Modeling，一种很好的把MIM和ID两种预训练方法unify在一个框架的方法，https://arxiv.org/abs/2206.01204；

6. Demystify Transformers & Convolutions in Modern Image Deep Networks 没中，但是个人非常喜欢的论文，整个基础网络各种技术的进步，比论文里claim的各种transformer变体重要，统一之后，精度都差不多。https://arxiv.org/abs/2211.05781

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