zero-shot method | BriefGPT

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SemEval2024 任务 5：民事诉讼中的合法论证任务中的渴望学习者
该研究通过比较不同方法，调查了零样本方法在使用三种大型语言模型、两种具有大输入标记尺寸的模型和两种预训练的法律数据模型进行数据分类方面的表现。我们的主要数据集来自美国民事诉讼领域，包括法律案例摘要、具体问题、潜在答案和详细解释，这些都是从一
PDF10 days ago
非刚性形状运动学（SNK）：通过无监督函数映射规范重建的非刚性形状匹配的零样本方法
Shape Non-rigid Kinematics (SNK) 是一种新的零样本非刚性形状匹配方法，无需大量训练或基准数据，通过使用编码器 - 解码器架构对单一形状对进行基于重建的策略变形，预测出无监督的功能映射并转换为点对点映射，以实现
PDF4 months ago
用视觉描述正则化的零样本航空目标检测
我们提出了一种名为 DescReg 的航空目标检测的零样本方法，通过先前描述目标的视觉外观，将先前的类间视觉相似性注入嵌入学习，从而解决了航空目标检测中的挑战。在 DIOR、xView 和 DOTA 的三个具有挑战性的航空目标检测数据集上进
PDF4 months ago
GroundVLP：从视觉语言预训练和开放词汇对象检测中利用零样本视觉定位
通过现有的图像 - 文本配对模型和纯物体检测数据，我们提出了一种名为 GroundVLP 的简单而有效的零样本方法，该方法结合了 GradCAM 热力图和开放词汇检测器的对象提案，用于捕捉视觉环境并解决视觉定位任务中数据标注不足的挑战，实验
PDF6 months ago
基于语义三元组和知识图谱的零 - shot 事实检查
本文提出了一种新的零射击方法，将声称和证据句子转化为语义三元组并使用大型语言模型进行自然语言推理，从而在没有特定训练数据的敌对数据集和领域中广义推广，在 FEVER、FEVER-Symmetric、FEVER 2.0 和 Climate-F
PDF6 months ago
扩散模型实现下肢假肢使用者的零感瞬间姿势估计
该研究介绍了一种创新的零样本方法，利用图像生成扩散模型实现无标记姿态估计，为下肢假肢的步态分析提供了有希望的解决方案。该方法能够提高对假肢关键点的检测效果，并使临床医生能够在整个步态周期中对下肢截肢者的运动学状况获得宝贵的洞察。研究结果不仅
PDF7 months ago
通过听觉引导的零射频音频字幕生成
音频字幕任务与图像和视频字幕任务在本质上相似，但鲜有关注。我们提出了音频字幕的三个愿景：生成文本的流畅性，生成文本对输入音频的忠实度以及听觉可感知性。我们的方法是零样本方法，不通过学习而是通过推理过程来进行字幕生成，其中涉及的三个网络对应三
PDF10 months ago
来自冻结视觉 - 语言模型的零样本视频时刻检索
我们提出了一种零样本方法，可以从任意的视觉语言模型中获得可泛化的视觉文字先验，并利用条件特征细化模块和自下而上的提案生成策略来改善视频片段与文本的对齐，从而在视频片段检索中实现显著的性能优势。
PDF10 months ago
EMNLPMultiFiT：高效的多语言语言模型微调
本研究提出了 Multi-lingual language model Fine-Tuning (MultiFiT) 方法，使得从未标注的数据中有效地训练和优化预训练语言模型，特别对于低资源性语言，实现了零样本跨语言模型，并在两个跨语言分类
PDF5 years ago
零样本检测
提出一种零样本方法，该方法通过训练一个将语义属性预测与视觉特征融合以提出所观察到和未观察到对象类别的目标边界框的端到端模型，不使用语义信息，在测试时能明显提高针对未知对象的平均精度，应用于 PASCAL VOC 和 MS COCO 数据集时
PDF6 years ago