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calibration errors
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野外环境下的进化缝合相机标定
该研究提出了一种新颖的端到端方法,用于估计多摄像机设置中实际运动场上的摄像机外参参数。通过识别多摄像机环境中校准误差的来源并解决现有校准方法的局限性,尤其是理论模型与实际运动场特点之间的差异,我们提出了演化缝合摄像机校准(ESC)算法。该算
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3 months ago
理解迭代提示对真实性的影响
大语言模型的发展已经明显改变了许多领域,提供了令人印象深刻的文本生成能力,然而模型的可靠性和真实性仍然是令人担忧的问题。为了解决这个问题,我们研究了迭代提示的方法,这被假设能够完善大语言模型的回答,并评估其对模型真实性的影响,这是一个尚未被
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5 months ago
EMNLP
WR-ONE2SET:朝着良好校准的关键词生成
本文提出一种名为 WR-ONE2SET 的新模型,通过引入自适应实例级代价加权策略和目标重新分配机制,解决原模型 ONE2SET 中过估计空词元的问题,并在常用数据库上进行了实验验证其有效性和普适性。
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2 years ago
EMNLP
大规模多语言语言模型的校准研究
研究在零样本场景下的大规模多语言语言模型(MMLMs)的标定问题,观察到很明显的误标定现象,在低资源语言或与英语语言类型不同的语种中尤为突出。进一步实证研究表明,温度缩放和标签平滑等标定方法能够在提高零样本场景下的标定过程中发挥良好作用,并
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2 years ago
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