Zobrazeno 1 - 10
of 29
pro vyhledávání: '"Parashar, Shubham"'
Few-shot recognition aims to train a classification model with only a few labeled examples of pre-defined concepts, where annotation can be costly in a downstream task. In another related research area, zero-shot recognition, which assumes no access
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.11148
Autor:
Parashar, Shubham, Lin, Zhiqiu, Liu, Tian, Dong, Xiangjue, Li, Yanan, Ramanan, Deva, Caverlee, James, Kong, Shu
Vision-language models (VLMs) excel in zero-shot recognition but their performance varies greatly across different visual concepts. For example, although CLIP achieves impressive accuracy on ImageNet (60-80%), its performance drops below 10% for more
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.12425
Trained on web-scale image-text pairs, Vision-Language Models (VLMs) such as CLIP can recognize images of common objects in a zero-shot fashion. However, it is underexplored how to use CLIP for zero-shot recognition of highly specialized concepts, e.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.09929
Publikováno v:
In International Journal of Hydrogen Energy 28 August 2024 80:1290-1304
Publikováno v:
In Journal of Energy Storage 1 May 2024 86 Part A
Publikováno v:
In Thermal Science and Engineering Progress March 2024 49
Publikováno v:
In Results in Chemistry January 2022 4
Autor:
Gondalia, Aashay, Dixit, Dhruv, Parashar, Shubham, Raghava, Vijayanand, Sengupta, Animesh, Sarobin, Vergin Raja
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2018 133:1005-1013
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.