Difference between the paper and the code: global Top-K or local Top-K?
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- documentation
Hướng nghiên cứu
Compare the fixed-proportion description in Section 2.1 with the global ranking description in Section 8 and the referenced code implementation. Determine which Top-K behavior is used for the experiments, then update the paper or implementation documentation so the authoritative behavior is unambiguous.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hi, I'm reading your paper and I'm a bit confused about one point.
In Section 2.1 of the paper, it is stated that there's a fixed proportion $r$ for each P-frame, i.e. $|Ω_{i,n,τ}|=⌊rP_0⌋$, to select salient patches, which suggests a local Top-K selection strategy. However, global Top-K is employed actually, as it is indicated in Section 8: "Top-k selection" "Patches are ranked globally by their saliency scores...." (also the code implementation). I also read #116 . It could be misleading for readers trying to reproduce your experiments.
Is it possible that the statement in Section 2.1 is inaccurate or outdated relative to the final implementation?
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 402
- Fork
- 20
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Không có hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của EvolvingLMMs-Lab/OneVision-Encoder
-
Verify evals on Papers with CodeĐang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
EvolvingLMMs-Lab/OneVision-Encoder#116 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
EvolvingLMMs-Lab/OneVision-Encoder#113 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
EvolvingLMMs-Lab/OneVision-Encoder#112 · 1 bình luận ·
Tất cả issue của EvolvingLMMs-Lab/OneVision-Encoder
Issue tương tự
-
Broken links found in docsĐang mởdocs pydanty:is-working
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
pydantic/pydantic-ai#8863 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
run-llama/llama_index#23278 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
documentation from-review-extraction github-actions priority: low severity:nit
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
LearningCircuit/local-deep-research#6946 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
oracle/langchain-oracle#323 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
tenstorrent/tt-metal#58057 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày