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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
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Période
Ordre
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Domaine
Revue
Sujet
Multimodal Machine Learning 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.

476 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
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.
476 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 10

Les étiquettes couvrent 3 des 476 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 476 des 476 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
FiLM: Visual Reasoning with a General Conditioning Layer
Ethan Perez, Florian Strub, Harm de Vries, Vincent Dumoulin, Aaron Courville
2018· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 633
citations
afffundnon étiqueté
Describing Videos by Exploiting Temporal Structure
Li Yao, Atousa Torabi, Kyunghyun Cho, Nicolas Ballas, Christopher Pal, Hugo Larochelle +1 autres
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
956
citations
affnon étiqueté
Multimodal Neural Language Models
Ryan Kiros, Ruslan Salakhutdinov, Rich Zemel
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
568
citations
affnon étiqueté
Areas of Attention for Image Captioning
Marco Pedersoli, Thomas W. Lucas, Cordelia Schmid, Jakob Verbeek
2017· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
218
citations
fundno affnon étiqueté
SentiCap: Generating Image Descriptions with Sentiments
A. P. Mathews, Lexing Xie, Xuming He
2016· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
214
citations
affnon étiqueté
PlanIT
Kai Wang, Ben Weissmann, Manolis Savva, Anne Lynn S. Chang, Daniel Ritchie
2019· article· en· ACM Transactions on Graphics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
207
citations
affnon étiqueté
X-Pool: Cross-Modal Language-Video Attention for Text-Video Retrieval
Satya Krishna Gorti, Noël Vouitsis, Keyvan Golestan, Maksims Volkovs, Animesh Garg, Guangwei Yu
2022· article· en· 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
204
citations
affnon étiqueté
FiLM: Visual Reasoning with a General Conditioning Layer
Ethan Perez, Florian Strub, Harm de Vries, Vincent Dumoulin, Aaron Courville
2017· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
189
citations
affnon étiqueté
Streamlined Dense Video Captioning
Jonghwan Mun, Linjie Yang, Zhou Ren, Ning Xu, Bohyung Han
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
153
citations
affnon étiqueté
Semantic Grouping Network for Video Captioning
Hobin Ryu, Sunghun Kang, Haeyong Kang, Chang D. Yoo
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
148
citations
fundno affnon étiqueté
Modulating early visual processing by language
H. de Vries, Florian Strub, Hugo Larochelle, Olivier Pietquin
2017· article· en· LillOA (Université de Lille (University Of Lille))· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
147
citations
affnon étiqueté
A Survey of Vision-Language Pre-Trained Models
Yifan Du, Zikang Liu, Junyi Li, Wayne Xin Zhao
2022· article· en· Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
136
citations
affnon étiqueté
Adversarial Generation of Natural Language
Sandeep Subramanian, Sai Rajeswar, Francis Dutil, Chris Pal, Aaron Courville
2017· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
115
citations
afffundnon étiqueté
Visual Relationship Detection With Deep Structural Ranking
Kongming Liang, Yuhong Guo, Hong Chang, Xilin Chen
2018· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
96
citations
affnon étiqueté
Order-Embeddings of Images and Language
Ivan Vendrov, Ryan Kiros, Sanja Fidler, Raquel Urtasun
2015· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
87
citations
afffundnon étiqueté
Learning Cross-Modal Context Graph for Visual Grounding
Yongfei Liu, Bo Wan, Xiaodan Zhu, Xuming He
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
84
citations
affnon étiqueté
Generating Images from Captions with Attention
Elman Mansimov, Emilio Parisotto, Jimmy Ba, Ruslan Salakhutdinov
2015· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
75
citations
affnon étiqueté
PACO: Parts and Attributes of Common Objects
Vignesh Ramanathan, Anmol Kalia, Vladan Petrović, Yi Wen, Baixue Zheng, Baishan Guo +8 autres
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
62
citations

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