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通过多模态提示检索学习真假标签
我们提出了一个新的弱监督标签设置，即真假标签（TFLs），通过预训练的视觉语言模型（VLMs）生成的 TFLs 可以实现高准确性。我们理论上推导了一种风险一致估计器，以探索和利用 TFLs 的条件概率分布信息。此外，我们提出了一种基于卷积的
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a month ago
DreamDA: 用扩散模型进行生成型数据增强
该论文提出了一个新的基于扩散模型的分类导向框架 DreamDA，通过考虑训练图像中的原始数据作为种子并扰动其反扩散过程，DreamDA 生成符合原始数据分布的多样样本，并引入自训练范式生成伪标签和使用合成数据训练分类器，在四个任务和五个数据
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4 months ago
多模态情感分析中深度模态对齐和自监督多任务学习的共享和私有信息学习
本研究提出了一种基于深度学习的多模态情感分析的表示学习方法，使用协方差矩阵来捕捉模态之间的共享信息，同时采用基于自监督学习策略的标签生成模块来捕捉模态的私有信息，并使用多任务学习来帮助模型关注模态差异训练数据。实验结果表明，该方法在多个公共
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a year ago
极端多标记分类中的聚类引导标签生成
本文提出了一种用于极端多标签分类的标签生成方法，该方法利用预训练的文本生成模型，通过标签聚类信息对标签进行层次生成。该方法在四个常见的极端多标签分类基准测试中表现出色，尤其在影响较小的标签上表现更佳。此外，该方法生成的标签不仅实用，而且还具
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a year ago
CVPR
在线目标检测中运动模糊处理的改进
本论文针对基于 egomotion 的模糊图像在目标检测中的困难，探讨了图片去模糊、纹理多尺度处理、标签生成、针对运动模糊的条件处理等五种方法，发现自定义标签生成能明显提高目标检测的效果，同时针对特定类型的运动模糊训练模型也能获得显著提高。
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4 years ago
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