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探究 CLIP 的开放性
该研究通过评估 CLIP 模型的可扩展性，发现它们几乎不是真正的开放模型，并且给出了改善模型开放性的建议，通过增强提示来提高 CLIP 的可扩展性和稳定性。
PDF2 years ago
ECCV使用视觉 Transformer 进行简单的开放词汇物体检测
采用对比式图文预训练和端到端检测微调方法，结合扩展的图像预训练和模型尺度的优化，实现了基于 Vision Transformer 的开放词汇目标检测的零样本和单样本条件下的行为表现。
PDF2 years ago
ECCVPromptDet: 利用未校准的图像实现开放词汇检测
本文提出了一种可扩展的对象检测流程，使用零手动标注扩展到新颖 / 不可见类别，该过程包含开放词汇表的对象检测器、区域提示学习、自我训练等四个部分，并通过对挑战性数据集的广泛实验表明了其优于现有方法。
PDF2 years ago
ECCV利用图像级标签扩展开放词汇图像分割规模
本文提出了 OpenSeg 模型，通过学习像素的可视化分组和视觉 - 语义对齐，利用可扩展的图像级监督生成分割掩码，从而实现对图像的开放词汇的分割与组织，相对 LSeg 模型在 PASCAL 数据集上精度提高了 19.9 个百分点。
PDF3 years ago
压缩变压器进行长序列建模
本研究介绍了压缩 Transformer，一种关注序列模型，用于长距离序列学习。在维基百科 103 和 Enwik8 基准测试中，我们发现压缩 Transformer 获得了最先进的语言模型结果，分别为 17.1 ppl 和 0.97 bp
PDF5 years ago
论字符级神经机器翻译中词边界的重要性
本文提出了一种更高效的字符级神经机器翻译解码方法，使用词和字符级别的分层解码结构，能够优化机器翻译性能并学习更长的上下文和语法依赖。
PDF5 years ago
AAAI一次拼写，任意召唤：一个两层开放词汇语言模型
本文提出了一种基于贝叶斯生成模型的神经网络语言模型，将词汇结构和句子结构分离，利用单词的拼写信息帮助处理未知单词，从而扩展语言模型的覆盖范围，实现了在多个数据集上的最优表现。
PDF6 years ago
ACL采用子单元的神经机器翻译生僻词
本文提出了一种基于子单词单位的、更简单且更有效的方法来处理翻译中的开放性词汇问题，并通过实验证明了这种方法相较于备用字典模式可以提升该模型的翻译效果。
PDF9 years ago