score = F.cosine_similarity(gt_feats,super_res_features) S2-NAIP数据集 本文构建了一个新的数据集,名为S2-NAIP,包含120万对低分辨率Sentinel-2时间序列和高分辨率NAIP图像。通过这个数据集,我们的目标是测量增加训练数据规模是否会提高模型性能,同时发布一个完全基于公共领域图像构建的遥感超分辨率数据集。 图像...
Development of a metabolites risk score for one-year mortality risk prediction in pancreatic adenocarcinoma patients.发展代谢物风险评分一年期胰腺腺癌患者的死亡风险预测 热度: methodological comparison of marginal structural model, time-varying cox regression, and propensity score methods the ex.方法论的比较...
所以他们最低呢也得从one shot开始,就是你怎么着至少也得用一个训练样本,然后呢从one shot到two shot,four shot最后呢到16shot,那图6的纵坐标呢说的是average score,也就是一个平均的分类准确度,那这个平均呢其实就是在刚才的27个数据集上去取得平均。
该score map可以看作低像素的分割结果。 如何更好的利用语言先验,作者认为视觉环境的描述可以使文本更加准确,例如“草地上一只猫的照片”,就比“一只猫的照片”,故本文提出了上下文感知的提示。论文首先类似CoOP构建了可学习的提示模板[p,e_k]作为基线,其中p\in{R^{N\times{C}}}是可学习的文本上下文,e_k为...
为了将DenseCLIP模型更好的应用于不同的稠密预测任务,作者针对不同任务提出了不同的额外损失函数。由于score map可以看作低分辨率的分割结果,作者使用如下公式计算额外损失: Result 在ADE20K的分割结果 ADE20K可视化结果 语义分割相关论文关注【学姐带你玩AI】公众号 ...
因为干本身就是为了这个以假乱真去优化的,所以说那个干生成的图像就特别的逼真,细节就特别的好。但是扩散模型就做不到这一点,至少是在数值比较上,比如说 exception score 或者说 FID score,在这些上面 Gan 一直都是压着diffusion model 打。 但是从 20 年开始就有一系列的工作把这个扩散模型的这个保真度做得更...
Score /5: ⭐️⭐️ Type: Paper Link: https://arxiv.org/abs/2303.15389 读前先问 论文大方向的任务是什么?Task 大模型的训练效率问题 这个方向有什么问题?是什么类型的问题?Type CLIP越来越火,但是训练起来的计算成本较高,时间较久,而且还不稳定。
Taited 您好!谢谢您及时的回复,我的问题目前还没有得到解决。我感觉似乎不是测试数据的问题,因为我看到同样有人也是得出了31左右的clip score,如下图所示: , 我想是不是可能是少做了什么操作导致的? Sophia-615 commentedon Mar 3, 2024 Sophia-615
论文中并没有说明UNet模型的具体架构,只是说它包含3个stages,应该和SDXL类似(SDXL包含3个stage,只下采样了2次,第一个stage是纯卷积,而后面两个stages包含attention) 这里只是想验证模型的prompt following能力,所以采用了CLIP score来评价模型,这里的CLIP score是基于以下两者的相似度,即 ...
Score /5: ⭐️⭐️ Type: Paper 论文链接: https://arxiv.org/abs/2305.20088 代码是否开源: 开源 代码链接: https://github.com/LijieFan/LaCLIP 数据集是否开源: 开源 数据集链接: https://paperswithcode.com/paper/improving-clip-training-with-language-1 ...