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CVPR 2024｜FairCLIP：首个多模态调理视觉言语大模型公平性钻研
作者 | 哈佛大学、纽约大学团队编辑 | ScienceAI公平性在深度学习中是一个关键问题，尤其是在调理范围，这些模型影响着诊疗和治疗决策。尽管在仅限视觉范围已对公平性进行了钻研，但由于缺乏用于钻研公平性的调理视觉-言语(VL)数据集，调理VL模型的公平性仍未被探索。为了弥补这一钻研空白，我们介绍了第一个公平的视觉-言语调理数据集（FairVLMed），它提供了详细的人口统计属性、真实标签和临床…- 8
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后Sora时代，CV从业者如何选择模型？卷积还是ViT，监视学习还是CLIP范式
如何衡量一个视觉模型？又如何选择适合自己需求的视觉模型？MBZUAI和Meta的研究者给出了答案。一直以来，ImageNet 准确率是评价模型功能的主要指标，也是它最初点燃了深度学习革命的火种。但对于今天的计算视觉领域来说，这一指标正变得越来越不「够用」。因为计算机视觉模型已变得越来越复杂，从早期的 ConvNets 到 Vision Transformers，可用模型的种类已大幅增加。同样，训练…- 3
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