Sélection adaptative de caractéristiques pertinentes et classification hiérarchique des images dans les bases hétérogènes
Bibliographic record
Abstract
Dans les bases hétérogènes, les images appartiennent souvent à différentes classes thématiques et nécessitent une large description permettant leur reconnaissance. Cependant, les caractéristiques utilisées ne sont pas toujours adaptées au contenu de la base d’images considérée. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche se basant sur deux originalités, à savoir la sélection adaptative de caractéristiques et la classification multi- modèle intitulée MC-MM. La sélection adaptative permet de ne considérer que les caractéristiques les mieux adaptées au contenu de la base d’images utilisée. La méthode MC- MM assure la reconnaissance des images en se servant hiérarchiquement des caractéristiques sélectionnées. Les résultats expérimentaux obtenus confirment l’efficacité et la robustesse de notre approche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".