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- Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation [184.3]
マスク分類はセマンティックレベルのセグメンテーションタスクとインスタンスレベルのセグメンテーションタスクの両方を解くのに十分一般的である。 マスクの集合を予測する単純なマスク分類モデルであるMaskFormerを提案する。 提案手法は,現在の最先端セマンティック(ADE20Kでは55.6 mIoU)とパノプティックセグメンテーション(COCOでは52.7 PQ)モデルの両方に優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Jul 2021 17:59:50 GMT)- セグメンテーションではピクセルを分類しグルーピングしていくアプローチと物体検出後にマスク領域を予測していくアプローチの2つがある。近年はピクセルベースのアプローチが良く用いられていたが、後者のアプローチを用いセマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションで優れた性能を達成したとのこと。
- https://bowenc0221.github.io/maskformer/からコード等を確認可能。
- A Configurable Multilingual Model is All You Need to Recognize All Languages [52.3]
本稿では,1回しか訓練されない新しい多言語モデル(CMM)を提案する。 CMMは、ユーザが1つ、2つ、3つの言語を選択すると、一般的な多言語モデルから26.4%、16.9%、および10.4%の単語誤りを減らす。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Jul 2021 06:52:41 GMT)- 言語指定可能なマルチリンガルな音声認識モデルを構築することで1言語のモデル及び通常のマルチリンガルモデルの性能を上回ったとの報告。
- 認識対象の言語が分かっているほうが聞き取りやすい、多言語での訓練が単言語においても有効（人間が出せる音は言語が変わっても共通部分がある）というのは人間っぽいなという感想を抱いた。
- On the Evaluation of Commit Message Generation Models: An Experimental Study [33.2]
コミットメッセージは、コード変更の自然言語記述であり、プログラムの理解とメンテナンスに重要である。 コミットメッセージを自動的に生成するために, 生成手法や検索手法を利用した様々な手法が提案されている。 本稿では,最先端のモデルとデータセットの体系的,詳細な分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Jul 2021 02:04:53 GMT)