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Enregistrement W4315815632 · doi:10.1109/icicml57342.2022.10009736

Oracle Bone Inscriptions Detection Based On Standard Evaluation Metric

2022· article· en· W4315815632 sur OpenAlexaff
Peige Zhao, Yongge Liu

Notice bibliographique

Revue2022 International Conference on Image Processing, Computer Vision and Machine Learning (ICICML) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOracleMetric (unit)Computer scienceObject (grammar)DetectorMeasure (data warehouse)Object detectionData miningArtificial intelligencePattern recognition (psychology)EngineeringProgramming languageTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Just like ImageNet in its time, MS COCO has become the standard for object detection today. Naturally, the evaluation metric of MS COCO also become the standard. However, the previous evaluation metrics for the detection of Oracle Bone Inscriptions (OBIs) are the precision, recall and F-measure. So, they will fail to evaluate one detector comprehensively and fairly. This paper uses the standard evaluation metric of object detection in MS COCO to evaluate the performance of various models for detecting Oracle Bone Inscriptions (OBIs).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0090,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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