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VTK 的可视化方法:Cutting Probing

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论文笔记What does BERT know about books, movies and music Probing BERT for Conversational Recommendation

论文出发点: 现成的BERT模型在它们的参数中存储了多少关于推荐项目(电影,书籍,音乐)的知识 现象:BERT在NLP领域如此强劲的表现从侧面体现bert的参数里存储了 事实性知识 做了一系列探测实验探查BERT蕴含的两类知识: content-based:通过item的文本内容匹配item的标题(类别)collaborative-based:通过匹配相似item 通过三项任务: ML

EMNLP 2020 Beyond Instructional Videos: Probing for More Diverse Visual-Textual Grounding on YouTube

动机 从无标签的网络视频中进行预训练已经迅速成为在许多视频待处理任务中实际获得高性能的的手段。通过预测语音内容和自动语音识别(ASR) token之间的grounded关系来学习特征。然而,先前的训练前工作仅限于教学录像;作者希望这个领域是相对“容易”的:在教学视频中,演讲者通常会引用文字描述的目标/动作。即期望视频帧和ASR token中的语义信息在教学视频中可以很容易地关联起来。相似模型是否

清华商汤上海AICUHK提出Siamese Image Modeling,兼具linear probing和密集预测性能!...

关注公众号,发现CV技术之美 本文分享论文『Siamese Image Modeling for Self-Supervised Vision Representation Learning』,由清华(黄高组)&商汤(代季峰组)&上海AI Lab&CUHK提出Siamese Image Modeling,兼具linear probing和密集预测性能! 详细信息如下: 论文链接:http: