paired data | BriefGPT - AI 论文速递

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通过选择困难负面无配对样本进行精细分类图像 - 文本检索的主动学习
我们提出了一种主动学习算法，用于图像 - 文本检索 (ITR)，以更具成本效益地收集配对数据。通过引入一种新的评分函数来选择难以配对的图像（或文本）作为负样本，我们验证了该方法在 Flickr30K 和 MS-COCO 数据集上的有效性。
PDFa month ago
CVPRDanceCamera3D：音乐和舞蹈的三维摄像机运动合成
通过提出多模态三维数据集 DCM 和基于 Transformer 的扩散模型 DanceCamera3D，综合定量和定性证据显示了 DanceCamera3D 模型的有效性，以解决舞蹈摄像机运动与音乐和舞蹈的综合问题。
PDF3 months ago
ACL无监督多语言密集检索生成伪标签
本研究介绍了 UMR，一种无需配对数据训练的无监督多语言密集检索器，通过利用多语言语言模型的序列似然估计能力来获取密集检索器训练的伪标签，提出了一个两阶段框架，逐步改善多语言密集检索器的性能，实验证明 UMR 优于有监督基线模型，提升了多语
PDF4 months ago
基于最优传输引导的条件评分扩散模型
提出一种基于最优传输引导的条件得分扩散模型 (OTCS)，该模型可以处理局部配对或甚至没有配对的数据集，通过设计一种 “兼容性重新采样” 策略，选择与高兼容性的样本数据作为指导，有效地训练条件得分模型，从而在无配对和部分配对设置中实现了出色
PDF8 months ago
EMNLP学习忠实地遵循以物体为中心的图像编辑指令
自然语言指令与图像编辑相结合，通过改进的数据增加监督信号，使模型能够优于最先进的基线技术，在细粒度物体中心编辑方面取得了显著的改进，同时还能推广到训练过程中未见过的领域。
PDF8 months ago
一种半匹配的标签到图像翻译方法
本文提出了第一个半监督（半配对）的框架，用于标签到图像的翻译，使用输入重构任务并利用条件鉴别器来作为反向生成器，证明了所提出模型在标准基准测试中优于现有的无监督和半监督方法，同时使用更少的配对样本。
PDFa year ago
使用少量成对数据学习描述和动作之间的双向翻译
本研究使用少量不同模式的配对数据实现了描述和动作之间的双向翻译，其中使用回归自编码器（RAEs）进行先前训练以处理大量不配对数据，然后用少量配对数据对其进行微调，该方法表现出良好效果，并且可用于大型语言语料库，中间表示的可视化进一步验证了其
PDF2 years ago
ICML介导式非耦合学习：无需直接输入输出对应关系的函数学习
本文介绍了一种避免预测中介变量的新方法，该方法通过直接学习来自两个独立数据集的参数 $X,Y$ 之间的映射关系，证明了其在统计学上的一致性，并通过实验证实了其实用性。
PDF3 years ago
CVPRDeFlow：使用条件流从不成对数据中学习复杂的图像退化
DeFlow 是一种用于生成逼真的训练数据的方法，用于学习来自未配对数据的随机图像退化，可广泛应用于图像恢复和增强模型的实际场景，通过条件归一化流的无配对学习实现，基于共享流编码器 - 解码器网络的潜在空间建模降级过程，从而学习给定干净输入
PDF3 years ago
跨语言迁移学习的低资源语言端到端文本转语音
本文针对低资源语言语音合成任务，提出了从高资源语言中迁移知识的方法，并通过学习源与目标语言之间的语言符号映射，有效地构建了 TTS 系统，初步实验表明，只需要约 15 分钟的成对数据即可获得相对良好的 TTS 系统。
PDF5 years ago