Sparse Non-Local CRF With Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CRFs model spatial coherence in classical and deep learning computer vision. The most common CRF is called pairwise, as it connects pixel pairs. There are two types of pairwise CRF: sparse and dense. A sparse CRF connects the nearby pixels, leading to a linear number of connections in the image size. A dense CRF connects all pixel pairs, leading to a quadratic number of connections. While dense CRF is a more general model, it is much less efficient than sparse CRF. In fact, only Gaussian edge dense CRF is used in practice, and even then with approximations. We propose a new pairwise CRF, which we call sparse non-local CRF. Like dense CRF, it has non-local connections, and, therefore, it is more general than sparse CRF. Like sparse CRF, the number of connections is linear, and, therefore, our model is efficient. Besides efficiency, another advantage is that our edge weights are unrestricted. We show that our sparse non-local CRF models properties similar to that of Gaussian dense CRF. We also discuss connections to other CRF models. We demonstrate the usefulness of our model on classical and deep learning applications, for two and multiple labels.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle