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Tian Liu
Tian Liu
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新框架使用LMM纠正视觉物种识别错误
一篇新研究论文提出了一个名为事后纠错（POC）的框架，以提高视觉物种识别（VSR）的准确性。研究发现，虽然大型多模态模型（LMM）在VSR方面的表现不如专家少样本学习（FSL）模型，但它们可以有效地纠正这些专家模型所犯的错误。POC框架利用LMM来优化FSL模型的预测，在五个VSR基准测试中，无需额外训练即可将准确率平均提高6.4个百分点。
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新的SWIFT方法通过VLMs增强半监督少样本学习
一篇新论文提出了一种名为SWIFT（Stage-Wise Finetuning with Temperatures）的方法，该方法通过利用开源视觉语言模型（VLMs）和公开可用数据来改进半监督少样本学习（SSFSL）。由于VLMs产生的概率分布平坦，现有的SSFSL方法的性能不如少样本学习基线。SWIFT通过使用温度缩放来锐化softmax输出，从而提高伪标签的置信度和监督信号来解决这个问题。该方法还结合了分阶段训练策略，以管理检索到…