论文:arxiv.org/abs/2302.1228 摘要 本文解决了从单张图像进行深度估计的问题。现有工作要么集中于泛化性能,不考虑公制尺度,即相对深度估计;要么集中于特定数据集上的SOTA结果,即公制深度估计。本文首次提出一种将两个领域结合起来的方法,从而在保持公制尺度的同时获得具有优异泛化性能的模型。模型ZoeD-M12
摘要:在信息结构化提取领域,前人一般需要基于人工标注的模板来完成信息结构化提取。论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案,可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。本文分享自华为云社区《 …
其实有一种解释,Manual方法其实给多个任务都使用的是同一套模板,比方6个数学任务里面5个都使用的同一套示例(为了省力,同时Manual-CoT的论文也不是为了刷榜,而是为了揭示这么一个现象,所以CoT没有进行仔细调优),而Auto-CoT则是每个任务都会有自己的一套示例产生,毕竟问题集合不一样,聚类的结果也会不一样。 总之,...
论文阅读:Zero-Shot Single-View Point Cloud Reconstruction via Cross-Category Knowledge Transferring Zero-Shot Single-View Point Cloud Reconstruction via Cross-Category Knowledge Transferring 通过跨类别知识转移进行零样本单视点云重建 Lai, L., Chen, J., & Wu, Q. (2023). Zero-Shot Single-View Point...
2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射关系的事实的预测能力,表明它是有效的和高度自适应的。 摘要: 解决的问题:没有先验图上下文的看不见的零射击关系进行建模、 ...
Large Language Models are Zero-Shot Rankers for Recommender Systems论文阅读笔记 Abstract 本工作旨在调查作为推荐系统的排名模型的LLM的能力。我们首先将推荐问题形式化为一个条件排序任务,将顺序交互历史作为条件,并将其他候选生成模型检索到的项目作为候选项。为了解决LLM的排序任务,我们仔细设计了提示模板,并在...
论文名称:Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function 参考代码:https://github.com/Wizaron/instance-segmentation-pytorch 这篇论文的实例分割做法是: (1)语义分割:首先在第一个阶段做了语义分割,得到了所有的物体mask; (2)像素嵌入:再通过使用一个判别式损失函数来训练网络,网络的优化目标是...
论文解读丨Zero-Shot场景下的信息结构化提取 摘要:在信息结构化提取领域,前人一般需要基于人工标注的模板来完成信息结构化提取。论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案,可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十六:Zero-Shot场景下的信息结构化提取》,作者:一笑...
论文解读丨Zero-Shot场景下的信息结构化提取 摘要:在信息结构化提取领域,前人一般需要基于人工标注的模板来完成信息结构化提取。论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案,可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十六:Zero-Shot场景下的信息结构化提取》,作者:一笑...
今天给大家介绍一篇由42位作者共同参与的论文《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》这篇论文由Hugging Face牵头，如果用一连串数字来概括这篇论文，我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”：· 一共收集了171个多任务数据集，总共创建了1939个prompt，平均每个数据集有11.3个prompt；· 共...