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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Advanced Neural Network Applications
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 336 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 336 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 27

Les étiquettes couvrent 0 des 1 336 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 336 des 1 336 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
Scene Parsing through ADE20K Dataset
Bolei Zhou, Hang Zhao, Xavier Puig, Sanja Fidler, Adela Barriuso, Antonio Torralba
2017· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3 165
citations
affnon étiqueté
Object Detection in 20 Years: A Survey
Zhengxia Zou, Keyan Chen, Zhenwei Shi, Yuhong Guo, Jieping Ye
2023· article· en· Proceedings of the IEEE· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2 868
citations
affnon étiqueté
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Li Liu, Wanli Ouyang, Xiaogang Wang, Paul Fieguth, Jie Chen, Xinwang Liu +1 autres
2019· article· en· International Journal of Computer Vision· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2 776
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Semantic Understanding of Scenes Through the ADE20K Dataset
Bolei Zhou, Hang Zhao, Xavier Puig, Tete Xiao, Sanja Fidler, Adela Barriuso +1 autres
2018· article· en· International Journal of Computer Vision· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 667
citations
afffundnon étiqueté
The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS)
Patrick Bilic, Patrick Ferdinand Christ, Hongwei Li, Eugene Vorontsov, Avi Ben-Cohen, Georgios Kaissis +103 autres
2022· article· en· Medical Image Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 164
citations
affnon étiqueté
Monocular 3D Object Detection for Autonomous Driving
Xiaozhi Chen, Kaustav Kundu, Ziyu Zhang, Huimin Ma, Sanja Fidler, Raquel Urtasun
2016· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 080
citations
affnon étiqueté
Deep Pyramidal Residual Networks
Dongyoon Han, Jiwhan Kim, Junmo Kim
2017· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
687
citations
affnon étiqueté
Cnvlutin
Jorge Albericio, Patrick Judd, Tayler Hetherington, Tor M. Aamodt, Natalie Enright Jerger, Andreas Moshovos
2016· article· en· ACM SIGARCH Computer Architecture News· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
639
citations
affsans résuménon étiqueté
Loss odyssey in medical image segmentation
Jun Ma, Jianan Chen, Matthew Ng, Yu Li, Chen Li, Xiaoping Yang +1 autres
2021· review· en· Medical Image Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
618
citations
afffundnon étiqueté
Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous Driving: A Review
Ying Li, Lingfei Ma, Zilong Zhong, Fei Liu, Michael A. Chapman, Dongpu Cao +1 autres
2020· review· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
574
citations
affnon étiqueté
UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network
Yuwen Xiong, Renjie Liao, Hengshuang Zhao, Rui Hu, Min Bai, Ersin Yumer +1 autres
2019· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
422
citations
affnon étiqueté
nuScenes: A Multimodal Dataset for Autonomous Driving
Holger Caesar, Varun Bankiti, Alex Lang, Sourabh Vora, Venice Erin Liong, Qiang Xu +4 autres
2020· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
379
citations
afffundnon étiqueté
Stripes: Bit-serial deep neural network computing
Patrick Judd, Jorge Albericio, Tayler Hetherington, Tor M. Aamodt, Andreas Moshovos
2016· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
329
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Constrained-CNN losses for weakly supervised segmentation
Hoel Kervadec, José Dolz, Meng Tang, Éric Granger, Yuri Boykov, Ismail Ben Ayed
2019· article· en· Medical Image Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
282
citations

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