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- JaQuAD: Japanese Question Answering Dataset for Machine Reading Comprehension [0.0]
本稿では,日本語質問応答データセットJaQuADについて述べる。 JaQuADは日本語ウィキペディアの記事に39,696の質問対を抽出する。 F1スコアが78.92%、テストセットが63.38%となるベースラインモデルを微調整した。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 3 Feb 2022 18:40:25 GMT)
- DALL-Eval: Probing the Reasoning Skills and Social Biases of Text-to-Image Generative Transformers [83.1]
マルチモーダル変換言語モデルであるDALL-Eとその変種は高品質なテキスト・画像生成機能を示している。 興味深い画像生成結果にもかかわらず、そのようなモデルの評価方法に関する詳細な分析は行われていない。 本研究では,このようなテキスト対画像生成トランスフォーマの推論能力と社会的バイアスについて詳細に検討する。 近年のテキスト・ツー・イメージモデルでは,色認識や空間的関係の理解よりもオブジェクトの認識とカウントが優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:36:52 GMT)
- The Met Dataset: Instance-level Recognition for Artworks [19.4]
この研究は、アートワークの領域における大規模インスタンスレベルの認識のためのデータセットを導入している。 私たちは、約224kクラスの大規模なトレーニングセットを形成するために、The Met博物館のオープンアクセスコレクションに依存しています。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Feb 2022 18:13:30 GMT)
- Ad-datasets: a meta-collection of data sets for autonomous driving [5.3]
ad-datasetsは150以上のデータセットの概要を提供するオンラインツールである。 ユーザーは16のカテゴリでデータセットをソートしてフィルタリングできる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Feb 2022 23:45:48 GMT)
- A Dataset for Medical Instructional Video Classification and Question Answering [16.7]
本稿では,医療ビデオの理解を支援するシステム設計に向けた新たな課題とデータセットについて紹介する。 医療ビデオは多くの救急、救急、医療教育に関する質問に対して、可能な限りの回答を提供するだろうと信じています。 我々は,MedVidCLとMedVidQAデータセットを用いて各タスクをベンチマークし,マルチモーダル学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Sun, 30 Jan 2022 18:06:31 GMT)
- IGLUE: A Benchmark for Transfer Learning across Modalities, Tasks, and Languages [87.5]
画像認識言語理解評価ベンチマークについて紹介する。iglueは、既存のデータセットを集約し、visual question answering, cross-modal retrieval, grounded reasoning, grounded entailmentタスクを20の多様な言語にまたがって作成する。 評価結果から, translate-test transferがゼロショット転送よりも優れていること, fewショット学習が多くのタスクに役立てることが困難であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jan 2022 18:53:22 GMT)- 画像＋言語理解が必要なタスクに対して、多言語でのデータセット・ベンチマークの提案。一部タスクには日本語が含まれているのがうれしい。
- 現状は翻訳エンジンを介する方がマルチリンガルモデルによるzero shotを上回るようでちょっと残念（翻訳モデル開発者としてはうれしいが、未来感がない）
- DrugOOD: Out-of-Distribution (OOD) Dataset Curator and Benchmark for AI-aided Drug Discovery — A Focus on Affinity Prediction Problems with Noise Annotations [90.3]
我々は、AI支援薬物発見のための体系的なOODデータセットキュレーターおよびベンチマークであるDrugOOD を提案する。 DrugOODには、ベンチマークプロセスを完全に自動化するオープンソースのPythonパッケージが付属している。 我々は、薬物標的結合親和性予測という、AIDDにおける最も重要な問題の1つに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Jan 2022 12:32:48 GMT)
- WebUAV-3M: A Benchmark Unveiling the Power of Million-Scale Deep UAV Tracking [40.8]
WebUAV-3Mは100万スケールの無人航空機(UAV)追跡ベンチマークである。 われわれは、インターネットから3Mフレーム以上の4,485本のビデオを集めている。 WebUAV-3Mは、公的なUAV追跡ベンチマークとしては最大である。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Wed, 19 Jan 2022 05:39:42 GMT)- 大規模なUAV Tracking（無人航空機から撮影された映像を使って物体を追跡するタスク）データセット・ベンチマーク。
- Incidents1M: a large-scale dataset of images with natural disasters, damage, and incidents [28.2]
洪水、竜巻、山火事などの自然災害は、地球が温暖化するにつれてますます広まりつつある。 事故の発生時期や発生時期を予測することは困難であり、破壊的な出来事によって危険にさらされている人々の命を救うために、時折緊急対応が重要となる。 ソーシャルメディア投稿は、災害の進行と余波を理解するために低レイテンシデータソースとして使用できるが、このデータを解析するのは、自動化された方法なしでは面倒である。 本研究では,43のインシデントと49のカテゴリを含む977,088の画像を含む大規模マルチラベルデータセットであるインシデント1Mデータセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 11 Jan 2022 23:03:57 GMT)
- CommonsenseQA 2.0: Exposing the Limits of AI through Gamification [126.9]
現代自然言語理解モデルの能力をテストするベンチマークを構築した。 本研究では,データ構築の枠組みとしてゲーミフィケーションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 06:49:15 GMT)