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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
2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)
Sujet
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.

29 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20212021
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.
29 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 0 des 29 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 29 des 29 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.

affnon étiqueté
COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images
Wei Jiang, Eduard Trulls, Jan Hosang, Andrea Tagliasacchi, Kwang Moo Yi
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
272
citations
affnon étiqueté
Vector Neurons: A General Framework for SO(3)-Equivariant Networks
Congyue Deng, Or Litany, Yueqi Duan, Adrien Poulenard, Andrea Tagliasacchi, Leonidas Guibas
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
205
citations
affnon étiqueté
High-Performance Discriminative Tracking with Transformers
Bin Yu, Ming Tang, Linyu Zheng, Guibo Zhu, Jinqiao Wang, Hao Feng +2 autres
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
145
citations
affnon étiqueté
Multi-view 3D Reconstruction with Transformers
Dan Wang, Xinrui Cui, Xun Chen, Zhengxia Zou, Tianyang Shi, Septimiu E. Salcudean +2 autres
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
110
citations
affnon étiqueté
Self-Supervised Representation Learning from Flow Equivariance
Yuwen Xiong, Mengye Ren, Wenyuan Zeng, Raquel Urtasun Waabi
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
affnon étiqueté
Labels4Free: Unsupervised Segmentation using StyleGAN
Rameen Abdal, Peihao Zhu, Niloy J. Mitra, Peter Wonka
2021· preprint· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
DnD: Dense Depth Estimation in Crowded Dynamic Indoor Scenes
Dongki Jung, Jaehoon Choi, Yonghan Lee, Deok-Hwa Kim, Changick Kim, Dinesh Manocha +1 autres
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Augmented Lagrangian Adversarial Attacks
Jérôme Rony, Éric Granger, Marco Pedersoli, Ismail Ben Ayed
2021· preprint· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
VolumeFusion: Deep Depth Fusion for 3D Scene Reconstruction
Jaesung Choe, Sunghoon Im, François Rameau, Minjun Kang, In So Kweon
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
EventHPE: Event-based 3D Human Pose and Shape Estimation
Shihao Zou, Chuan Guo, Xinxin Zuo, Sen Wang, Pengyu Wang, Xiaoqin Hu +3 autres
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Robust Trust Region for Weakly Supervised Segmentation
Dmitrii Marin, Yuri Boykov
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundnon étiqueté
Segmentation-grounded Scene Graph Generation
Siddhesh Khandelwal, Mohammed Suhail, Leonid Sigal
2021· preprint· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Towards Rotation Invariance in Object Detection
Agastya Kalra, Guy Stoppi, Bradley Brown, Rishav Agarwal, Achuta Kadambi
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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