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PIAA Corporation
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新数据集XPASS-Vis支持跨领域个性化图像美学评估
研究人员推出了XPASS-Vis，一个旨在探索跨不同视觉领域的个性化图像美学评估的新型数据集。该数据集包含来自艺术、时尚和风景类别的 6,500 多张图像，由 129 名标注者进行评分。使用无监督域自适应进行的初步实验表明，个性化美学偏好可以以中等程度的成功跨领域转移，尽管在 PIAA 特定自适应策略方面仍存在显著差距。
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新方法增强多标签分类和图像识别能力
研究人员开发了改进多标签分类任务的新方法，该任务涉及为单个实例预测多个标签。一种名为RAPT的方法，作为一种模型无关的包装器，通过检索相似的过往案例来调整标签选择阈值，其表现优于静态阈值设置和少样本LLM。另一个框架PIAA增强了斑块级推理，并使用自适应聚合进行多标签图像识别，在无需重新训练的情况下取得了显著的进步。此外，还提出了一个用于优化多标签学习中广义度量指标的理论框架，提供了具有可证明保证的原则性算法，并在大型数据集上展示了可扩展性。