CVPR最佳学生论文！1千万张图像、跨越45万+物种的超大数据集，多模态模型BioCLIP实现零样本学习
原文中文，约5200字，阅读约需13分钟。发表于：。尽管，与 ImageNet-1k 等通用领域数据集相比，iNat21 的分类广度有极大提升，但对于生物学而言，1 万个物种仍是凤毛麟角。借助生物学数百年研究所积累的经验，研究人员认为，如果基础模型能够成功编码标注空间的结构，那么即便没有见过某个特定物种，模型就可能已经能够识别其所对应的属 (genus) 或科 (family) 并给出相应的表征，而这种层级表征 (hierarchical...
今年的CVPR是历史上规模最大的一届，参会人数超过1.2万人，录用论文2719篇，增加了20.6%。论文《BIoCLIP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life》获得最佳学生论文奖，介绍了基于CLIP模型的多模态模型BioCLIP，用于生物图像分类任务，在零样本和少样本任务中表现出色。第一作者是Samuel Stevens博士，他在科研领域有丰富经验，并提供了初学者建议。
