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- X-Paste: Revisit Copy-Paste at Scale with CLIP and StableDiffusion [137.8]
Copy-Pasteは、インスタンスセグメンテーションのためのシンプルで効果的なデータ拡張戦略である。 新たに登場したゼロショット認識モデルのパワーで、Copy-Pasteを大規模に再考する。 我々は、text2imageモデルを用いて画像を生成するか、あるいはゼロショット認識モデルを用いてノイズの多いクローリング画像をフィルタリングすることが、Copy-Pasteを真にスケーラブルにする方法であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Dec 2022 18:59:59 GMT)
- ゼロショットな画像認識（CLIPなど）＋テキストでの画像生成モデル（Stable Diffusion）＋Copy-Paste data augmentationでセグメンテーション性能が上がるという報告
- RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale [98.1]
我々は,有望なスケーラブルなモデル特性を示す,ロボティクストランスフォーマーと呼ばれるモデルクラスを提示する。 実世界の課題を遂行する実ロボットの大規模データ収集に基づいて,様々なモデルクラスと,データサイズ,モデルサイズ,データの多様性の関数として一般化する能力について検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Dec 2022 18:55:15 GMT)
- 大規模なデータを収集、Transformerで構築したモデルの提案。Transfomerの優秀性がよくわかる。
- 13台のロボット、17か月間で700タスク13万エピソードとさすがの規模。700以上の命令に対して97%の成功率、新たなタスクについても効果有とのこと。
- 大規模とはいえやってやれないことはない企業はありそうだが、Transformerでやりきるという選択はすごいなーと思う。
- RT-1: Robotics Transformer (robotics-transformer.github.io)
- Open-world Story Generation with Structured Knowledge Enhancement: A Comprehensive Survey [25.9]
本稿では,既存の手法が構造的知識をストーリー生成にどのように統合するかについて,体系的な分類法を提案する。 知識に富んだストーリー生成の課題について多次元的な洞察を与える。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Dec 2022 02:19:07 GMT)
- ストーリー生成に関するサーベイ。長文かつ一貫性が必要など非常に難しいタスク。外部データの活用を軸としたサーベイ。