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搜索结果 - 6
ACL
高效样本特定编码器扰动
通过对 encoder-decoder 系统的行为进行修改，本研究提出了一个简单且轻量级的方法来控制特定属性的行为。在改进了 COMET 在机器翻译和 Whisper 基础模型在语音识别中的性能的基础上，实验结果显示了持续不断的改进。
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2 months ago
贝叶斯推广的复杂性
本文研究了视觉概念在表征层面和计算层面的复杂度变化，通过属性的可代表性计算得出结论：使用可代表性高的属性描述视觉概念，随着视觉复杂度的增加，描述长度呈倒 U 型变化。同时，研究发现，在基于规则和相似性的泛化中，视觉表征的复杂度对泛化方式的影
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2 years ago
场景识别中的目标、属性和类别学习
本文旨在提高场景识别的准确性，通过提取对象包含的属性和分类标签信息，提出了一种多任务属性 - 场景识别（MASR）网络，采用部分监督注释策略大大降低了人工干预，从而实现了更高效的属性标注。实验结果表明，MASR 学习到了更具区分力的表示，与
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2 years ago
AAAI
泛零样本学习的语义特征提取
本文提出了一种新的基于语义特征提取的广义零样本学习（SE-GZSL）技术，使用包含仅属性相关信息的语义特征来学习图像和属性之间的关系，从而可以消除由图像特征中包含的与属性无关的干扰信息，通过使用提出的互信息损失和相似性损失函数，证明了该 S
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3 years ago
ICCV
受自然导向的零样本学习
介绍了一种新的基于野外指南的的零样本注释方法，这种方法可以显著减少注释所需的数量，适用于专家领域的识别任务。在经过以属性注释为基础的分类基准测试后，我们的模型证明了在注释数量成本显著降低的前提下，与需要完整注释的模型的性能相当。
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3 years ago
CVPR
属性 - 物体组合中的对称性和群
本文提出了 SymNet，基于群论的对称性原理的一个变换框架，该框架可以实现进行零样本学习和组合共生关系识别。利用对称性学习，可用于复杂转换的组合，其表现优于现有技术。
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4 years ago
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