Zobrazeno 1 - 10
of 56
pro vyhledávání: '"Bas, Erhan"'
Autor:
Bai, Yatong, Garg, Utsav, Shanker, Apaar, Zhang, Haoming, Parajuli, Samyak, Bas, Erhan, Filipovic, Isidora, Chu, Amelia N., Fomitcheva, Eugenia D, Branson, Elliot, Kim, Aerin, Sojoudi, Somayeh, Cho, Kyunghyun
Vision and vision-language applications of neural networks, such as image classification and captioning, rely on large-scale annotated datasets that require non-trivial data-collecting processes. This time-consuming endeavor hinders the emergence of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.04575
Autor:
Garg, Utsav, Bas, Erhan
Instruction-tuned large language models (LLMs) have demonstrated promising zero-shot generalization capabilities across various downstream tasks. Recent research has introduced multimodal capabilities to LLMs by integrating independently pretrained v
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.03211
Instruction tuned Large Vision Language Models (LVLMs) have significantly advanced in generalizing across a diverse set of multi-modal tasks, especially for Visual Question Answering (VQA). However, generating detailed responses that are visually gro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.06394
Autor:
Kwon, Gukyeong, Cai, Zhaowei, Ravichandran, Avinash, Bas, Erhan, Bhotika, Rahul, Soatto, Stefano
In this paper, we study how to use masked signal modeling in vision and language (V+L) representation learning. Instead of developing masked language modeling (MLM) and masked image modeling (MIM) independently, we propose to build joint masked visio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.02131
Autor:
Cai, Zhaowei, Kwon, Gukyeong, Ravichandran, Avinash, Bas, Erhan, Tu, Zhuowen, Bhotika, Rahul, Soatto, Stefano
In this paper, we study the challenging instance-wise vision-language tasks, where the free-form language is required to align with the objects instead of the whole image. To address these tasks, we propose X-DETR, whose architecture has three major
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.05626
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Manubens-Gil, Linus, Zhou, Zhi, Chen, Hanbo, Ramanathan, Arvind, Liu, Xiaoxiao, Liu, Yufeng, Bria, Alessandro, Gillette, Todd, Ruan, Zongcai, Yang, Jian, Radojević, Miroslav, Zhao, Ting, Cheng, Li, Qu, Lei, Liu, Siqi, Bouchard, Kristofer E., Gu, Lin, Cai, Weidong, Ji, Shuiwang, Roysam, Badrinath, Wang, Ching-Wei, Yu, Hongchuan, Sironi, Amos, Iascone, Daniel Maxim, Zhou, Jie, Bas, Erhan, Conde-Sousa, Eduardo, Aguiar, Paulo, Li, Xiang, Li, Yujie, Nanda, Sumit, Wang, Yuan, Muresan, Leila, Fua, Pascal, Ye, Bing, He, Hai-yan, Staiger, Jochen F., Peter, Manuel, Cox, Daniel N., Simonneau, Michel, Oberlaender, Marcel, Jefferis, Gregory, Ito, Kei, Gonzalez-Bellido, Paloma, Kim, Jinhyun, Rubel, Edwin, Cline, Hollis T., Zeng, Hongkui, Nern, Aljoscha, Chiang, Ann-Shyn, Yao, Jianhua, Roskams, Jane, Livesey, Rick, Stevens, Janine, Liu, Tianming, Dang, Chinh, Guo, Yike, Zhong, Ning, Tourassi, Georgia, Hill, Sean, Hawrylycz, Michael, Koch, Christof, Meijering, Erik, Ascoli, Giorgio A., Peng, Hanchuan
Publikováno v:
Nature Methods; October 2024, Vol. 21 Issue: 10 p1959-1959, 1p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.