fine-grained dataset | BriefGPT

关键词fine-grained dataset

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层次行为识别：基于对比式视频 - 语言方法和层次交互
通过构建新的细粒度数据集，提出了适用于层级识别的视频 - 语言学习框架，有效地解决了视频识别中的层级分类问题，对于细分子类尤其效果显著，为视频理解任务中的层级建模铺平了道路。
PDFa month ago
全景感知：一项新的任务和细粒度数据集用于通用遥感图像解释
通过提出全景感知任务和细粒度数据集（FineGrip），该研究论文旨在实现对遥感图像的更全面、更普遍的解释。同时，该研究还提出了一种联合优化的全景感知模型，证明了多任务联合优化对各个任务的有益效果，并将数据集公开提供。
PDF3 months ago
FineDiving: 一份针对过程感知的动作质量微观数据集
本文提出考虑比赛运动的高层语义和内部时间结构是提高预测准确性和可解释性的关键，并根据 FineDiving 数据集和 Tempoal Segmentation Attention 模块来提高动作质量的评估方法。
PDF2 years ago
2020 年丹麦真菌：不只是另一个图像识别数据集
本文介绍了一项新的细粒度数据集和基准，即丹麦真菌 2020（DF20），并使用元数据改进分类方法，最终的基准测试表明最近的视觉 Transformer（ViT）对于分类具有比 CNN 基线更好的结果。
PDF3 years ago
基于分层部位注意力的细粒度三维形状分类
FG3D-Net 是一种用于 3D 形状分类的方法，它通过引入 fine-grained 的数据集和 part-view attention 等技术，提高了在 3D 形状细分类别上的识别精度。
PDF4 years ago
CLUENER2020: 面向中文的细粒度命名实体识别数据集及基准
介绍了 CLUE 组织发布的 NER 数据集 CLUENER2020 ，它是一个细粒度的、为中文命名实体识别而设计的数据集，包含 10 类别，并且更具挑战性。针对该数据集，实现了几种当前最先进的序列标记任务方法，报告了人类表现及其分析，并发
PDF4 years ago
ACL利用大规模细粒度监督数据的迁移学习进行问答
研究表明，利用在不同大型细粒度 QA 数据集上训练的模型进行迁移学习，可以显著提高问答任务的性能表现。我们通过基本的迁移学习技术从 SQuAD 开始，在 WikiQA 和 SemEval-2016（3A 任务）中取得了最先进的表现。我们的模
PDF7 years ago