two-stage method | BriefGPT

关键词two-stage method

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ACL通过数据压缩进行有效的上下文示例选择
本文提出了一种数据压缩方法来选择上下文示例，引入了一个两阶段的方法，可以有效选择相关示例，并在上下文示例中保留足够的训练数据集信息。使用四个语言模型，在五个不同的真实世界数据集上，我们的方法显示了平均 5.90% 的显著改进。
PDFa month ago
TCIG：两阶段受控图像生成与质量增强
最近几年，在文本到图像生成模型的发展方面取得了显著进展。然而，这些模型在生成过程中仍然面临着实现完全可控性的局限性。为了解决这些挑战，提出了一种有效结合可控性和高质量的图像生成的两阶段方法。该方法通过利用预训练模型的专业知识实现对生成图像的
PDF4 months ago
中文 AMR 解析的两阶段方法
本文提出了一种两阶段方法进行中文 AMR 分析和对齐生成的模型，分别为概念预测和关系预测阶段，模型在 CAMR 2.0 测试集和 CAMRP-2022 盲测试集上分别取得了 0.7756 和 0.7074 的 Align-Smatch F1
PDF2 years ago
根据内容评估句子以生成语法错误
本文介绍一种基于学习的两阶段方法用于生成语法纠错中的合成数据，以缓解数据稀缺问题并提高性能。经过实验证明，我们所提出的方法训练出的模型优于其他先前工作中仅包含一个错误的句子合成数据所训练出的模型。
PDF2 years ago
具有时间约束的视频雨滴去除与特征对齐
本研究提出一种基于视频的贴附式雨滴去除方法，分为单图像模块和多帧模块两个阶段，前者使用雨滴去除网络生成初步结果，后者根据多帧输入和输出之间的时空关系进行进一步优化，采用非监督学习方法进行贴附式雨滴去除。
PDF2 years ago
AAAIAFDetV2: 重新思考基于点云的物体检测是否需要第二阶段
本文介绍了一种名为 AFDetV2 的单级 anchor-free 网络方法在 3D 检测中的应用，并证明其在 Waymo 开放数据集及 nuScenes 数据集上的表现优于以往所有单级和双级 3D 检测方法。该方法在第一阶段中能够准确地回
PDF3 years ago
ICCV通过最大化多视角之间的互信息进行聚类
该研究提出了一种新颖的图像聚类框架，将联合表示学习和聚类相结合，并使用加权的对比损失函数来训练，在多个图像数据集上表现出显著的优越性。
PDF3 years ago
随机块模型中实现最佳误分类比例
本论文提出了一种通用的，可以处理各种弱一致性问题的社区检测算法，在保证最优统计性能的同时，具有高计算效率和竞争性数值结果。
PDF9 years ago