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World File Search System剪辑
ClearClip：分解密度的剪辑表示...
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
新闻剪辑 - 8月1-31日，2021年
Vivek Pathak受托人，Vipula和Mahesh Chaturvedi基金会以及IIT-Delhi的董事V Ramgopal Rao教授最近签署了谅解备忘录来建立奖学金。Mahesh Chaturvedi教授成立了Vipula和Mahesh Chaturvedi基金会，以促进和提供科学，技术和社会科学领域的教育和研究途径，以在最高层面上为印度的进步做出贡献。Chaturvedi教授于1986年从IIT德里退休，是印度全球水资源工程的先驱。 他是国际水资源协会的创始成员和研究员，也是印度国家工程学院的院士。Chaturvedi教授于1986年从IIT德里退休，是印度全球水资源工程的先驱。他是国际水资源协会的创始成员和研究员，也是印度国家工程学院的院士。
带有生成潜在重录的剪辑
随着变压器和视觉模型（VLM）的出现，例如剪辑，微调大型预培训模型最近已成为持续学习的普遍策略。这导致发展了许多促使策略以适应基于变形金刚的模型而不会引起灾难性遗忘。但是，这些策略通常会损害预先训练的剪辑模型的原始零射击功能，并难以适应明显偏离预训练数据的域。在这项工作中，我们提出了持续的生成培训，以进行增量及时学习，这是一种简单而新颖的方法，可以减轻遗忘，同时调整剪辑。简而言之，我们采用各种自动编码器（VAE）来学习视觉编码器嵌入空间内的类调节分布。然后，我们利用这些分布来采样新的合成视觉嵌入式，并在随后的任务中训练相应的特定类文本提示。通过对不同领域的广泛实验，我们表明，这种生成的重播方法可以适应新任务，同时改善了零发功能，并使用针对CL方案量身定制的新型度量标准进行了评估。值得注意的是，进一步的分析表明，我们的方法可以通过关节及时调整弥合差距。该代码库可从https://github.com/ aimagelab/mammoth获得。
模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。
转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
摇滚纸剪辑播放：超越赢/失去
摘要：这项研究研究了玩家在顺序对抗游戏中使用的策略。我们以岩石剪辑器（RPS）游戏为例，并在两个实验中跑了玩家。第一个实验涉及两个人，他们一起打了100次RP。重要的是，我们在RPS中的收益设计使我们能够区分使用随机策略的参与者与使用NASH策略的参与者。我们发现参与者并不与NASH策略一致，而是他们的行为更接近随机。此外，对参与者的顺序行动的分析表明了基于周期的行为：一些参与者的行为与他们过去的结果无关，有些行为遵循了众所周知的赢家/损失改变策略，而另一些则表现出了赢 - 更改/丢失的现场行为。要了解与结果相关的动作的顺序模式，我们设计了涉及特定变更动作的概率计算机算法（即，根据过去的直接结果降级或升级）：赢得冠军/损失/损失 - 损失式（WDLS）或Win-Stay/Winsay/wine-stay/lose升级/损失级别（WSLU）（WSLU）策略。实验2对人类玩家使用了这些策略。我们的发现表明，参与者遵循了针对WDLS算法的打盘策略，以及针对WSLU算法的损失变化策略，而他们在使用升级/降级方向方面很难使用，这表明人类检测和对抗Algorithm的动作能力有限。综上所述，我们的两个实验表明了序列策略的多样性，在这种对抗性情况下，获胜/损失变化策略并未描述大多数人参与者的动态行为。
带有生成潜在重放的剪辑-Aniello panariello
随着变压器和视觉模型（VLM）的出现，例如剪辑，微调大型预培训模型最近已成为持续学习的普遍策略。这导致发展了许多促使策略以适应基于变形金刚的模型而不会引起灾难性遗忘。但是，这些策略通常会损害预先训练的剪辑模型的原始零射击功能，并难以适应明显偏离预训练数据的域。在这项工作中，我们提出了持续的生成培训，以进行增量及时学习，这是一种简单而新颖的方法，可以减轻遗忘，同时调整剪辑。简而言之，我们采用各种自动编码器（VAE）来学习视觉编码器嵌入空间内的类调节分布。然后，我们利用这些分布来采样新的合成视觉嵌入式，并在随后的任务中训练相应的特定类文本提示。通过对不同领域的广泛实验，我们表明，这种生成的重播方法可以适应新任务，同时改善零射击功能，并使用针对CL方案量身定制的新型度量标准进行了评估。值得注意的是，进一步的分析表明，我们的方法可以通过关节及时调整弥合差距。该代码库可从https://github.com/ aimagelab/mammoth获得。