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ACL一个网络，多个掩码：迈向更高效的参数转移学习
本文提出了一种高效的参数共享迁移学习 (PROPETL) 方法，它可以在不同层间和任务间共享单一 PETL 模块，然后使用二进制掩码选择共享的原型网络的不同子网络，并将其应用为 PETL 模块进入不同的网络层中，从而达到大幅减少模型参数及存
PDFa year ago
Mask DINO: 基于 Transformer 的统一物体检测与分割框架
这篇论文介绍了 Mask DINO，一种统一的物体检测和分割框架，能够通过 DOT product 技术预测出一组二进制掩模，进行各种图像分割任务（实例、全景和语义）。它能够从联合大规模检测和分割数据集中获益，并且显示了卓越的性能优势。
PDF2 years ago
EMNLP掩蔽：预训练语言模型的有效替代方法
本文提出了一种有效的预训练语言模型利用方法，其中利用二进制选择性蒙版来代替微调的方法对预训练权重进行修改。对 Bert 和 Roberta 模型进行掩模和微调的广泛评估表明，我们的掩模方案在执行多个任务时具有可比性的性能，却具有更小的内存占
PDF4 years ago
使用二进制掩码通过权重转换将新任务添加到单个网络中
本文研究了可视识别算法中增量学习的问题，并探讨了一种基于二进制掩码的深度神经网络多任务学习方法，试验结果表明本方法能够超越传统的微调策略并取得最新公开数据集中的最高水平。
PDF6 years ago
语义实例分割的递归神经网络
我们提出了一种用于语义实例分割的循环模型，它可以为图像中的每个对象顺序生成二进制掩码和它们的相关类概率。
PDF7 years ago