Les inscriptions sont ouvertes pour notre programme de 4 mois à temps plein, à Mila, conçu spécifiquement pour les fondateurs et fondatrices de la deep tech issus de parcours d'élite en STIM. Vous avez jusqu'au 21 novembre 2026 pour appliquer!
Offert par Mila et le Forum des politiques publiques, ce programme est conçu pour outiller les décideur·euse·s et les responsables des politiques publiques à naviguer efficacement à travers les opportunités et les risques liés à l'IA. La prochaine cohorte se tiendra en anglais les 5 et 6 novembre 2026 à Ottawa.
Le processus de demandes de supervision à Mila est maintenant ouvert! Vous pouvez appliquer dès maintenant à la maitrise de recherche ou Doctorat et joindre notre grande communauté de chercheur·euse·s à Mila pour l’automne 2027. Date limite : 1er décembre 2026
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Visual referring expression recognition is a challenging task that requires natural language understanding in the context of an image. We cr… (voir plus)itically examine RefCOCOg, a standard benchmark for this task, using a human study and show that 83.7% of test instances do not require reasoning on linguistic structure, i.e., words are enough to identify the target object, the word order doesn’t matter. To measure the true progress of existing models, we split the test set into two sets, one which requires reasoning on linguistic structure and the other which doesn’t. Additionally, we create an out-of-distribution dataset Ref-Adv by asking crowdworkers to perturb in-domain examples such that the target object changes. Using these datasets, we empirically show that existing methods fail to exploit linguistic structure and are 12% to 23% lower in performance than the established progress for this task. We also propose two methods, one based on contrastive learning and the other based on multi-task learning, to increase the robustness of ViLBERT, the current state-of-the-art model for this task. Our datasets are publicly available at https://github.com/aws/aws-refcocog-adv.
2020-06-30
Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (publié)