fine-grained labels | BriefGPT

关键词fine-grained labels

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ICML细粒度类别及其发现方法
FALCON 是一种无监督的方法，可以从粗糙标记数据中发现细粒度类别，并且能够有效地学习并优于基线方法在图像分类任务中表现。
PDF18 days ago
无细粒度标签的多方面情感分析的文档级监督
基于 VAE 的主题建模方法，利用文档级别的监督，在不需要精细标注方面或情感方面的标签的情况下完成 ABSA，能够检测文档中的多个方面，从而合理推测多个方面的情感是如何融合形成可观察的整体文档级情感的。通过对两个不同领域的基准数据集的实验结
PDF9 months ago
使用文本 - 图像模型构建通用的单类别检测器：开放词汇零样本 OOD 检测
本研究针对深度学习模型中的未知分布（OOD）检测问题，提出了一种基于文本 - 图像预训练模型的一类开放集合 OOD 检测器，可以检测细粒度或粗粒度标签，甚至自然语言定义的各种 OOD，证实本方法在所有测试项目中表现出卓越的性能。
PDFa year ago
使用伪字幕标签进行开放词汇物体检测
该研究提出了一种名为 Pseudo Caption Labeling（PCL）的简单而有效的方法，利用图像字幕模型生成对不同角度目标实例的描述，通过这些大量的数据样本进行知识提炼，以丰富目标的属性和关系等细节，从而提高模型的性能，实验表明该
PDFa year ago
ACL少样本上采样用于抗议规模检测
提出了一个新的任务和数据集，旨在利用问答的形式将粗糙的文本标签提升为细粒度标签，以便在英语新闻文本中识别示威活动的实际人数，并通过零样本学习，微调和弱监督等多个模型进行了评估。
PDF3 years ago
属性混合：用于细粒度识别的语义数据增强
本文提出了一种数据增强策略 Attribute Mix，通过属性级别的数据增强方法，利用自动属性挖掘技术扩展细粒度样本，从而显著提高图像识别性能。同时基于属性的共享特点，在广义域的图像上训练可扩展属性级别的标签。实验证明了该方法的有效性。
PDF4 years ago
利用外部信息的信息性图像描述
本文提出了使用多模态、多编码器 Transformer 模型将图像信息结合细粒度标签生成信息准确、流畅的图像标注，实现了对实体标签输出的控制，提高了图像描述的准确性和信息丰富程度。
PDF5 years ago
使用深度特征进行音频、文本和图像的多标签音乐分类
本研究利用音频、文本和图片三种数据模式，将音乐项目分类到多个细粒度标签中，并利用首创的深度学习技术嵌入了特征分类，提出了 MuMu 数据集，并取得了更好的多标签音乐类型分类结果。
PDF7 years ago