以前的Video-Text任务大多是对视频进行Dense采样,而本文通过预训练的Image-Text模型,对视频进行稀疏采样,只需要很少的帧数,就能超过密集采样的效果,进而提出了本文标题中的“Less is More ”。 1. 论文和代码地址 Less is More: CLIPBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling 论文地址:https://arx...
Less is more. This is why we say: reduce things by half instead of doubling them, get rid of junk instead of piling it up, slow down instead of . Apply these in your everyday life, and you will find yourself being on your journey to simplification. When you concentrate on one ...
以前的Video-Text任务大多是对视频进行Dense采样,而本文通过预训练的Image-Text模型,对视频进行稀疏采样,只需要很少的帧数,就能超过密集采样的效果,进而提出了本文标题中的“Less is More”。 1. 论文和代码地址 Less is More: CLIPBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling 论文地址:https:...
"Less is More," a principle often echoed in design and lifestyle, resonates deeply with the modern university student. In an era of overwhelming information and materialism, embracing simplicity allows for clarity and focus. It encourages prioritization, fostering deeper connections and appreciation fo...
Less is More: CLIPBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling 论文地址:https://arxiv.org/abs/2102.06183 代码地址:https://github.com/jayleicn/ClipBERT 2. Motivation 在这篇文章之前,大多数解决Video-Language任务的工作的框架图都是如上图所示的这样,对视频和语言分别提取特征,然后通过多模态...
【图像归因+可解释性】Less is More: Fewer Interpretable Region via Submodular Subset Selection 【写在前面】 这篇是中科院信工所和新加坡国立大学的一篇关于图像归因的工作,ICLR24的oral。他们提供了一种基于子模的建模方式,同时提供了四种指标来评估不同模块的重要性(可解释性)。我觉得这篇文章所采用的评估指标...
极简极美经济论文 “极简极美(lessismore)”文档信息主题:关于“外语学习”中“英语写作”的参考范文。属性:F-0KJ477,doc格式,正文3330字。质优实惠,欢迎下载!适用:作为文章写作的参考文献,解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容摘取等相关工作。目录目录...1正文......
Less is more 设计理念对平面设计的启示 BJUT oraldefense Lessismore设计理念对平面设计的启示 LiXiaxi,TangYing PartOne 绪论 Introduction PAGE04 课题研究背景 Subjectresearchbackground Background1浩如烟海的信息量让人们无所适从，随波逐流。繁荣的信息时代 密斯•凡•德•罗 13 设计界的春风 24 优秀...
#陈丹琦团队新作# Less is more.造大模型的成本,又被打下来了! 这次是数据量狂砍95%的那种。 陈丹琦团队最新提出大模型降本大法—— 数据选择算法LESS, 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调,效果比用...
Less is More! 上交清源 && 里海 | 利用200条数据微调模型,怒超MiniGPT-4! 对于大型语言模型的微调对齐,并不是说微调数据越多越好。这一结论在Zhou等人发表的关于LIMA的论文中指出,他们选择750条数据集对LLaMA-65B进行微调得到LIMA模型,其性能非常好,甚至接近 GPT-4 和 Claude2 等最先进的专有模型的性能。