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CVPR 2022 线下会议将于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美国新奥尔良举行。而今年投稿量创新高超过了一万，其中 2067 篇论文被接收。各位学者带来了一系列教程。来自卡内基梅隆大学研究学者讲述了《多模态机器学习》教程，200+页ppt值得关注。 多模态机器学习是一个充满活力的多学科研究领域，通过设计计算机agent来实现人工智能的一些原始目标，这些计算机agent能够通过集成和建模多种通信模态(包括语言、声学和视觉信息)来展示智能能力，如理解、推理和规划。随着视听语音识别的初步研究，以及最近的语言和视觉项目，如图像和视频字幕、视觉问题回答和语言引导强化学习，该研究领域给多模态研究人员带来了一些独特的挑战，因为数据的异质性和通常发现的模态之间的偶然性。 本教程建立在卡内基梅隆大学教授的多模态机器学习年度课程的基础上，是CVPR、ACL和ICMI会议上多模态学习以前教程的一个完全修订版本。本教程基于多模态机器学习中存在的核心技术挑战的修订分类，围绕这六个核心挑战: 表示、对齐、推理、迁移、生成和量化。最近的技术成果将通过这种多模态核心挑战的分类法来展示，使研究人员

学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如图像聚类、人脸检测或图像检索，从而为日常应用奠定基础，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。今天，学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。此外，相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，分别是迁移学习。 在本教程中，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式，以及如何实际评估其(超出分布)泛化的未来方向。具体来说，本教程将涵盖以下主题: (i) DML目标函数的概况，(ii)先进的和上下文相关的DML公式，(iii) DML中数据采样的重要性，(iv)公平和现实地评估DML方法的最佳实践，最后，(v)我们将DML与计算机视觉和模式识别的相关领域联系起来，如对比学习，少样本学习，迁移学习和人脸识别。

CVPR 2022 LaTex 模板

在对新类进行训练时，少样本学习(FSL)方法通常假设具有准确标记样本的干净支持集。这种假设通常是不现实的: 支持集，无论多小，仍然可能包括错误标记的样本。因此，对标签噪声的鲁棒性对于FSL方法的实用性是至关重要的，但令人惊讶的是，这个问题在很大程度上仍然没有被探索。为了解决FSL设置中标签错误的样品，我们做了一些技术贡献。(1)我们提供简单而有效的特征聚合方法，改进了ProtoNet(一种流行的FSL技术)所使用的原型。(2)我们描述了一种新的Transformer 模型用于有噪声的少样本学习(TraNFS)。TraNFS利用Transformer的注意力机制来权衡标签错误和正确的样本。(3)最后，我们在噪声版本的MiniImageNet和TieredImageNet上对这些方法进行了广泛的测试。我们的结果表明，在干净的支持集上，TraNFS与领先的FSL方法相当，但到目前为止，在存在标签噪声的情况下，TraNFS的性能优于FSL方法。

1. 检测 2. 分割(Segmentation) 3. 图像处理(Image Processing) 4. 视频处理(Video Processing) 5. 估计(Estimation) 6. 图像&视频检索/视频理解(Image&Video Retrieval/Video Understanding) 7. 人脸(Face) 8. 三维视觉(3D Vision) 9. 目标跟踪(Object Tracking) 10. 医学影像(Medical Imaging) 11. 文本检测/识别/理解(Text Detection/Recognition/Understanding) 12. 遥感图像(Remote Sensing Image) 13. GAN/生成式/对抗式(GAN/Generative/Adversarial) 14. 图像生成/图像合成(Image Generation/Image Synthesis) 15. 场景图(Scene Graph