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World File Search SystemRuie
ruie：使用大语言模型的基于检索的统一信息提取
统一信息提取（UIE）旨在从非结构化文本中提取各种结构化信息。虽然大型语言模型（LLMS）对UIE表现出了希望，但它们需要大量的计算资源，并且经常难以推广到看不见的任务。我们提出了Ruie（基于r Etrieval的U NIDIFIED I NFORMATION e XTRACTION），该框架利用了文本学习以进行有效的任务概括。ruie介绍了一种新颖的演示选择机制，将LLM偏好与关键字增强的模型相结合，并采用了通过对比度学习和知识蒸馏而训练的双重编码猎犬。作为UIE的第一个可训练的检索框架，Ruie是各种LLM的Univer-sal插件。八个持有数据集的实验结果证明了Ruie的有效性，与指导调用方法和其他检索器相比，F1得分的平均改善分别为19.22和3.22。
基于对比学习的水下图像增强和检测方法
摘要：水下图像遭受颜色失真和细节的损失，这严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为了提高检测准确性，提出了一个多任务学习框架，以基于对比度学习的水下图像增强和对象检测提出了多任务学习框架，这不仅会产生视觉上友好的图像，还可以提高对象检测精度，从而实现对象检测任务的图像增强图像。为了解决不清楚目标纹理特征的问题，用于检测任务的区域生成模块用于构建用于对比性学习的正面和负面图像块，以确保目标区域更接近特征空间中的原始图像。此外，检测到的梯度信息用于指导图像增强方向，有益于目标检测。此外，提出了一种基于循环生成对抗网络的图像翻译方法来学习和保留图像增强的清晰图像特征，从而消除了对配对的水下图像的需求并减少了数据要求。最后，在EUVP，U45和UIEB数据集上对增强算法进行了验证，并且在RUOD，URPC2020和RUIE数据集上验证了检测算法。实验结果表明，所提出的算法可以在主观视觉中有效纠正颜色失真，同时保留原始图像和目标的结构纹理。就客观指标而言，峰值信噪比达到24.57 dB，结构相似性达到0.88。在更快的R-CNN（基于区域的卷积神经网络）和Yolov7（您只看一次，版本7）算法后，检测精度平均提高了2％。关键字：水下图像增强；对比学习；循环生成对抗网络；对象检测