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LNQ 挑战 2023：基于概率淋巴结图谱的纵隔淋巴结分割学习
通过使用解剖先验与挑战训练数据的部分注释结合的方法，将所有建议的修改用于模型集成，得到的 Dice 得分为 0.6033，并且相比只在 CT 上进行训练时，将地面真实淋巴结分割出来的比例从 27% 提高到了 57%。通过在损失加权和后处理中
PDFa month ago
COLINGLM-Combiner: 一个用于中文语法错误纠正的上下文重写模型
通过提出的 LM-Combiner 模型，直接修正语法错误纠正系统输出的过度修正，从而有效减轻原系统的过度修正问题，同时保持错误召回率不变。
PDF3 months ago
SepRep-Net: 多源免费领域适应，通过模型分离和参数重构
通过模型分离和参数化，我们提出了一种名为 SepRep-Net 的新框架，用于解决多源自由域自适应问题，在保持计算成本较低的同时，在目标领域上获得竞争性性能，同时保留比现有解决方案更多的源知识。
PDF5 months ago
2023 Ego4D 长期行动预测挑战技术报告
本报告描述了我们在 Ego4D 長期動作預測挑战赛 2023 中的技术细节，我们引入了三个改进，包括 SlowFast 和 SlowFast-CLIP 模型的集合，放松未来动作的顺序限制，以及基于词共现的操作类（动词、名词）的预测，优化了基
PDFa year ago
CVPR VISION 23 挑战赛轨道 1 的亚军解决方案 -- 高效缺陷检测
本研究介绍了 Aoi-overfifitting-Team 团队解决 Data-Efficient Defect Detection 的技术细节，基于 Hybrid Task Cascade 实例分割算法，借助 CBNetv2 强化基线结果
PDFa year ago
利用 Boosted 模型集成方法进行视频中球动作识别：CVPR'23 SoccerNet 挑战赛亚军解决方案
本报告介绍了我们在视频中解决球类动作检测的方案。我们的方法在 CVPR'23 SoccerNet Challenge 中获得了第二名。我们的方法基于 E2E-Spot 模型，通过 Boosted Model Ensembling 选择合适的
PDFa year ago
ACL预训练语言模型在中文语法错误修正的模型集成中的应用
探索基于预训练语言模型（PLMs）计算的困惑度（PPL）的模型集成策略，以增强语法错误校正（GEC）系统，但得出一个出乎意料的结果，即基于 PLMs 的集成无法提高性能，详情需要进行评估可扩展性和改进测试数据。
PDFa year ago
模型适应和集成的个性化多器官分割
本文提出了一个新的基于模型适应和模型融合的双阶段方法，该方法利用现成的单器官分割模型来开发适用于目标数据集的多器官分割模型，从而消除了多器官分割中对有标注数据依赖的问题。实验结果表明，此方法可以有效地利用现成的单器官分割模型来获得高准确度的
PDFa year ago
WMT22 生物医学翻译任务的微信神经机器翻译系统
本文介绍了微信参与 WMT 2022 共享生物医学翻译任务的情况，我们基于 Transformer 模型构建系统，采用数据过滤、数据增强、多种 Transformer 变体、微调和模型集成等方法来提高翻译质量，其中我们的中文至英文系统名为
PDF2 years ago
利用模型集成改进面部深度表型分析以验证超稀有疾病
本文研究了利用 iResNet with ArcFace 替代过时的 GestaltMatcher DCNN，采用不同的面部识别数据集进行转移学习，提出测试时增强和模型集成方法，以改进对不可见超稀有疾病的诊断精度，最后提出的集成模型在识别可
PDF2 years ago
CVPRMTR-A: 2022 Waymo 开放数据集挑战赛运动预测类第一名解决方案
本文介绍了使用 Motion Transformer 进行多模态运动预测的 1st Place 解决方案，并采用意图定位和迭代运动细化的策略来生成更好的未来轨迹。采用简单的模型集成策略对数据进行非极大值抑制，最终在 2022 Waymo O
PDF2 years ago
ECCV模型的可转移性预测：自我挑战 Fisher 空间中的差异
该研究提出了一种新的转移度量标准，称为自我挑战 Fisher 判别分析（SFDA），用于评估每个先前训练的深度神经网络在下游任务中的可迁移性，并通过模型集成来筛选多个最具转移性的预训练模型。
PDF2 years ago
CVPRSC-Transformer++：用于通用事件边界检测的结构化上下文变换器
该论文提出了一种关于 Generic Event Boundary Detection 的算法，通过增加 transformer decoder 模块、引入多类分类器分支和光流等来改进现有的 SC-Transformer 方法，并使用模型集
PDF2 years ago
YiTrans IWSLT 2022 离线共享任务端到端语音翻译系统
本文介绍本团队使用 YiTrans 语音翻译系统参加 IWSLT 2022 离线任务，该系统基于大规模预训练编码器 - 解码器模型，并通过多阶段预训练策略、精细调节、数据过滤、数据增强、语音分割和多模型融合等多方面开展改进，结果显示我们的
PDF2 years ago
ACLCAMERO: 具有权重共享的扰动语言模型一致性正则化集成
CAMERO 是基于扰动模型的一种一致性正则化集成学习方法，它能在保持低内存成本的同时保留集成优势，并通过引入扰动和预测一致性正则化来促进模型多样性和控制方差，实验表明 CAMERO 能够显著提高 8 个 BERT-base 模型标准集成在
PDF2 years ago
ECCV小样本识别中的极端情况问题
该研究提出了两种策略来提高少样本识别模型的最坏情况准确率，分别是模型稳定性正则化和自适应校准机制，并在基准数据集上进行了实验，取得了当前最先进方法无法匹敌的成果。
PDF2 years ago
CVPR通过多样性引导的搜索空间缩减进行一次性神经集成架构搜索
通过提出一种一次性神经集成架构搜索解决方案，该方法使用多样的模型来提高模型的泛化能力和性能，并在 ImageNet 数据集上进行了测试，并与 MobileNetV3 和 EfficientNet 家族进行了比较，证明其在性能和泛化能力方面优
PDF3 years ago
稳健自然语言推理中的模型无关去偏策略的实证研究
本文探索了多种方法使自然语言推理模型具有鲁棒性，包括模型去偏，数据增强等，并提供了性能较好的模型集成方法。
PDF4 years ago
ECCV通过异构模型集成和 GP-NAS 实现真实图像超分辨率
该论文基于高斯过程的神经架构搜索方案，通过多种不同的网络结构和超参数选择进行模型集成，设计出一个用于实际图像高清化的深度残差网络，在 AIM 2020 实际图像高清化挑战赛上荣获三项第一。
PDF4 years ago
HOLMES: 重症监护室深度学习模型的健康在线模型集成服务
本文提出了一种在线模型集成服务框架 (HOLMES) 来应对医疗应用中的实时决策需求和准确性需求，在实现高精度的同时满足亚秒级的端到端预测延迟限制，通过测试证明其在儿童心脏 ICU 数据的风险预测任务上能够达到 95% 以上的预测准确率和亚
PDF4 years ago