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semantic misalignment
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如何在嘈杂的世界中学习?对机器翻译中的真实世界数据噪声进行自校正
通过模拟实际语义不对齐问题并对其影响进行定量分析,本研究提出一种自我校正方法来处理数据噪声,并在机器翻译中取得了显著的性能提升。
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23 days ago
CVPR
显著性 DETR:用分层显著性过滤改进检测 Transformer
通过引入分层显著性筛选细化和稳定的两阶段初始化查询模块,该研究论文在 DETR 类方法中取得了显著的性能提升,克服了规模偏差和语义不匹配的问题,并在多个任务特定的检测数据集上实现了 4.0% ~ 4.4% 的平均准确率(AP)提高以及在 C
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4 months ago
文本到图像扩散模型中的贝叶斯上下文更新能量交叉注意力
本文提出了基于能量的模型框架,该框架可应用于图像生成任务中对文本提示的意义内容进行相应的处理。经过充分实验表明,该方法在处理多概念生成、文本引导的图像修补以及实际和人造图像编辑等各种图像生成任务方面非常有效。
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a year ago
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