Notice bibliographique
Résumé
Welcome to Montreal, Quebec, and the Twentieth Conference on Robots and Vision (CRV 2023)!This conference series provides a high-quality forum for the international and Canadian computer and robot vision communities to share their work.After three years of virtual and hybrid conferences, the easing of the covid-19 situation has enabled an in-person format to socialize and attend the sessions together at McGill University.Our conference is sponsored by the Canadian Image Processing and Pattern Recognition Society / Association Canadienne de Traitement d'Images et de Reconnaissance des Formes (CIPPRS/ACTIRF).CIPPRS/ACTIRF is a special interest group of the Canadian Information Processing Society (CIPS) and is the official Canadian member of the governing board of the International Association for Pattern Recognition (IAPR).The goal of CIPPRS/ACTIRF is to promote research and development activities in Computer Vision, Robot Vision, Image Processing, Medical Imaging and Pattern Recognition.The papers here have each been peer-reviewed by a Program Committee comprised of 46 internationally recognized computer and robot vision researchers.We wish to thank the Program Committee for the careful and professional reviews they provided, despite a short reviewing period.This year we received a total of 61 submissions, from which 40 papers were accepted.Of these 40, 17 were selected for oral presentation and 23 for poster presentations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,528 | 0,340 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».