post-processing methods | BriefGPT

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开放集图像分类技术的大规模评估
分类的目标是将未知样本正确地分配标签。开放式分类（OSC）算法旨在最大化封闭式和开放式识别能力。本文全面比较了各种 OSC 算法，包括基于训练的方法和后处理方法，充分评估它们在模拟真实世界问题中的性能，结果显示 EOS 有助于改善几乎所有后
PDF23 days ago
通过后处理和机器学习改善概率太阳能预测的模型链方法
通过评估后处理方法在模型链方法中的应用策略，我们的研究旨在系统地评估不应用任何后处理，仅在转换之前对辐照度预测进行后处理，仅对模型链获得的太阳能预测进行后处理或在两个步骤中应用后处理等方法，并且我们提出了一种基于神经网络的直接太阳能预测模型
PDFa month ago
多模态优化的 k - 集群大爆炸 - 大收缩算法
提出一种基于集群的多模态优化算法 ——k-BBBC，并引入两种后处理方法，以识别局部最优解和量化正确检索到的最优解数量，结果表明该算法在搜索空间的搜索和目标空间的准确性以及成功率方面优于其他多模态优化方法。
PDF7 months ago
CVPRPVUW2023 VSS 赛道第三名方案：基于大型模型的 VSPW 语义分割
本论文介绍了基于 InternImage-H 和 Mask2former 的视觉背骨和分割头以及 CascadePSP 和 Segment Anything Model 这两种后处理方法在视频语义分割中的应用，最终在 PVUW2023 VS
PDFa year ago
各向同性表示可以提高密集检索性能
本研究使用 Normalizing Flow 和 whitening 等无监督的后处理方法，提出一种基于令牌和序列的方法来处理密集检索模型的表示，优化 BERT 表示的各向同性分布，实验结果表明，这种方法可以显著提高文档排序的性能，并在处理
PDF2 years ago
测量具有性别语言的词嵌入中的性别偏见需要分离语法性别信号
研究发现，语言的语法性别可能会影响词嵌入的性别信息，提出了一种后处理方法来度量、分离和评价语法性别信号，检验发现此方法有效地减少了法语、德语、意大利语的效应量，并认为分离语法性别信号可以提高语义机器学习任务的性能。
PDF2 years ago
ACL预训练语言模型在有毒文本分类中的公平性可能存在差异
本研究分析了不同大小的预训练语言模型在两个有毒文本分类任务上的公平性，发现仅关注准确性度量可能会导致具有广泛公平特性变化的模型。我们发现，尽管文献中有所声称，但公平变化很少与模型大小有关。为了提高模型的公平性，该研究表明可以成功地将适用于结
PDF3 years ago
ACL后专业化：对词向量进行改装以处理词汇资源中未见过的词语
该论文提出了一种基于神经网络的后置特化方法，能够更新分布式词向量空间中所有单词并且在内在单词上保留有用的语言知识，该方法对各种后处理模型都有显著的改进，跨越了三种语言的应用。
PDF6 years ago
野外曲线文本检测：新数据集和新方法
本文提出了一种基于多边形的弯曲文本检测器，结合循环横向和纵向偏移连接的无端到端可训练性，将非多边形抑制和多边形非最大抑制方法相结合以进一步提高检测准确性，此方法可以适用于矩形或四边形边界框的训练，并在 CTW-1500 上精度超过先前方法。
PDF7 years ago
二元分类器校准：非参数方法
本文研究如何进行概率预测模型的准确校准和分类器的后处理方法，通过引入两种评估分类器校准程度的指标，并证明可以通过直方图分箱后处理方法来实现分类器的校准，同时维持其判别能力，实验证明该方法优于或与现有校准方法相当。
PDF10 years ago