fine-grained information | BriefGPT

关键词fine-grained information

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DenseMamba：具有密集隐藏连接的状态空间模型，用于高效的大型语言模型
通过在 SSM 中选择性地将浅层隐藏状态集成到深层中，DenseSSM 提供了一种增强隐藏信息流动的新方法，能够在保持训练并行性和推理效率的同时，显著提高各种 SSM 类型的性能。
PDF4 months ago
提升图像 - 文本预训练中的细粒度理解
我们介绍 SPARC (SPARse Fine-grained Contrastive Alignment)，这是一种从图像 - 文本对中预训练更细粒度多模态表示的简单方法。SPARC 结合了精细化的序列损失和对全局图像和文本嵌入进行对比的
PDF6 months ago
散射视觉变换器：谱混合的重要性
Scattering Vision Transformer (SVT) introduces a novel approach to address attention complexity and capture fine-grained
PDF8 months ago
ACLUniFine: 一种用于零样本视觉 - 语言理解的统一和细粒度方法
本文提出了一个统一的框架，以利用精细的信息实现零样本视觉语言学习，涵盖了多个任务，如视觉问题回答，SNLI-VE 和 VCR，并证实了该方法的有效性和泛化性。
PDFa year ago
CoDraw 数据集中指令澄清请求的内容导向注释：你让我给狗戴眼镜？
本文介绍了 CoDraw-iCR (v2)，该数据集可以作为模型和评估对话代理的修复能力的标准，提供了细粒度的信息，包括基础对话游戏项和可能的操作。
PDFa year ago
M2-CTTS: 端到端的多尺度、多模态会话文本到语音合成
提出了一种多尺度，多模态会话文本到语音系统（M2-CTTS），用于综合利用历史会话并增强韵律表达，通过考虑文本和声学因素的粗粒度和细粒度建模，并混合细粒度上下文信息及声学特征，实现了更好的韵律表现和自然度。
PDFa year ago
关系抽取的细粒度对比学习
本文提出了 FineCL 方法，即利用细粒度信息来提高关系提取中学习关系表示的质量，该方法通过训练语言模型以获得标签顺序并判断标签准确性，在预训练中增加准确标签的权重，实验结果表明 FineCL 方法在多个关系提取基准测试任务中都取得了显著
PDF2 years ago
ECCVPASS: 面向人员再识别的部位感知自监督预训练
本文提出了一种面向个人再识别的预训练方法 PASS（Part-Aware Self-Supervised Pre-Training），可生成部分级特征提供细粒度信息，并在 Market1501 和 MSMT17 等任务上取得了最新的最优性能
PDF2 years ago
CVPR基于车辆方向摄像头的车辆再识别 (VOC-ReID)
提出了一种名为 VOC-ReID 的方法，采用三元组车辆 - 方向 - 相机作为整个重构，以减少相似背景和形状造成的偏差，并使用弱监督数据增强技巧，获得了在 NVIDIA AI City Challenge 2020 中车辆重新识别的第二名
PDF4 years ago