arxiv_readerのブックマーク / 2020年12月1日 - はてなブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

2020年12月1日のブックマーク (226件)

オイラーモーションフィールドを使用した画像のアニメーション
arxiv_reader 2020/12/01
この論文では、静止画像をリアルなアニメーションループビデオに変換するための完全自動化された方法を示します。流れる水や渦巻く煙など、継続的な流体の動きのあるシーンをターゲットにしています。私たちの方法は

arXiv

video

arXiv reaDer
リンク
ワンショットフリービューニューラルトーキング-ビデオ会議用のヘッドシンセシス
arxiv_reader 2020/12/01
ニューラルトーキングヘッドビデオ合成モデルを提案し、ビデオ会議への応用を示します。私たちのモデルは、対象者の外観を含むソース画像と出力の動きを指示する運転ビデオを使用して、しゃべる頭のビデオを合成する

dataset

keypoint

arXiv reaDer

arXiv

video

synthesis

benchmark

representation

one-shot
リンク
マスクされていないマルチモーダル事前トレーニング: 視覚と言語の BERT のメタ分析と統合フレームワーク
arxiv_reader 2020/12/01
現在、大規模な事前トレーニングとタスク固有の微調整が、コンピュータービジョンと自然言語処理の多くのタスクの標準的な方法です。最近、AIのこれら2つの重要な領域の交差点での課題に取り組むために、視覚と言

arXiv

computer vision

arXiv reaDer

embedding
リンク
UniCon：物理ベースのキャラクターモーション用のユニバーサルニューラルコントローラー
arxiv_reader 2020/12/01
物理ベースのアニメーションの分野は、ビデオゲームや映画でのリアリズムに対する需要の高まりにより重要性を増しており、最近では、（人間から制御を学習する深層強化学習（RL）などのデータ駆動型手法が広く採用

dataset

reinforcement learning

arXiv reaDer

human

arXiv

video

real time

person
リンク
CoSE：構成的ストローク埋め込み
arxiv_reader 2020/12/01
ストロークベースの描画タスクなどの複雑な自由形式構造の生成モデルを提示します。以前のアプローチは、基本的なオブジェクトや手書きのテキストの描画にシーケンスベースのモデルに依存していましたが、図などの複

arXiv reaDer

embedding

arXiv

generative

representation
リンク
ビデオゲームでのアーティファクト検出の自動化
arxiv_reader 2020/12/01
ゲームのハードウェアとソフトウェアの進歩にもかかわらず、ゲームプレイはグラフィックエラー、不具合、画面のアーティファクトで汚染されることがよくあります。この概念実証研究は、ビデオゲームのグラフィックス

detection

arXiv reaDer

arXiv

video

representation

learning
リンク
ニューラルアーキテクチャ検索への応用を伴う、テストに合格することによる学習
arxiv_reader 2020/12/01
テストによる学習は、人間の学習で広く使用されている方法論であり、学習成果の向上に大きな効果を示します。一連のテストは、難易度を上げながら行われます。学習者はこれらのテストを受けて学習の弱点を特定し、こ

NAS

human

arXiv reaDer

arXiv

learning
リンク
テクスチャバイアスを減らすと、ディープセグメンテーションモデルの堅牢性が向上します
arxiv_reader 2020/12/01
ディープラーニングの現在の進歩にもかかわらず、ドメインシフトは医用画像設定で一般的な問題のままです。自然画像に関する最近の発見は、画像分類タスクを実行するときに深いニューラルモデルがテクスチャバイアス

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

3D

classification

domain

CNN

representation

MRI
リンク
軌道予測のための尤度ベースの多様なサンプリング
arxiv_reader 2020/12/01
自動運転車が安全かつ効果的に運転するには、歩行者や他の車など、シーン内の他のエージェントの確率的な将来の軌道を予測する必要があります。このような複雑なマルチモーダル分布を予測するには、強力な確率論的ア

pre-training

arXiv reaDer

arXiv

pedestrian

trajectory

benchmark

one-shot

vehicle
リンク
ハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを使用した画像からの銀河スペクトルの予測
arxiv_reader 2020/12/01
銀河は、酸素輝線などの光学スペクトルの特徴、または渦巻腕などの形態学的特徴によって説明できます。分光法は銀河の進化を支配する物理的プロセスの豊富な説明を提供しますが、分光法データは観測的に取得するのに

arXiv

CNN

batch normalization

arXiv reaDer
リンク
DEF：3D形状の鋭い幾何学的特徴の詳細な推定
arxiv_reader 2020/12/01
シャープな計画線は、人工物に関する重要な情報を伝達し、コンパクトな3D形状表現、高品質の表面再構成を可能にし、メッシュ処理の信号源です。ノイズの多いアンダーサンプリングされたデータから高品質の線を抽出

reconstruction

dataset

arXiv reaDer

arXiv

3D

classification

synthesis

mesh

representation

estimation
リンク
人間の行動の特徴的な3Dポーズの予測
arxiv_reader 2020/12/01
特徴的な3Dポーズを予測するタスクを提案します。たとえば、人の単一のポーズ観察から、アクションを定義する可能性のある特徴的なポーズでのその人の将来の3Dポーズを予測します。たとえば、バナナを手に取って

dataset

arXiv reaDer

human

arXiv

3D

autoregressive

person

pose

action
リンク
画像およびビデオ合成のための生成的敵対的ネットワーク：アルゴリズムとアプリケーション
arxiv_reader 2020/12/01
生成的敵対的ネットワーク（GAN）フレームワークは、さまざまな画像およびビデオ合成タスクのための強力なツールとして登場し、無条件または入力条件の方法でビジュアルコンテンツを合成できるようになりました

arXiv reaDer

arXiv

video

synthesis

GAN
リンク
一般化相互情報量（GMI）による長距離医療画像レジストレーション：完全自動ボリュームアラインメントに向けて
arxiv_reader 2020/12/01
画像レジストレーションは医用画像処理の重要な操作であり、多数のアプリケーションを可能にします。相互情報量（MI）は、医療画像レジストレーションによく使用される堅牢な類似性メトリックとして統合されます。

arXiv reaDer

arXiv

simulation

gradient

metric

MRI
リンク
教師なしディープビデオノイズ除去
arxiv_reader 2020/12/01
ディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、現在、ビデオのノイズ除去において最先端のパフォーマンスを実現しています。それらは通常、監視付きでトレーニングされ、ネットワーク出力とグラウンドトゥル

spatio-temporal

dataset

arXiv reaDer

arXiv

video

CNN

benchmark

compression

denoising

unsupervised
リンク
CIAGAN：条件付きアイデンティティ匿名化生成的敵対的ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
社会におけるコンピュータービジョンテクノロジーの前例のない増加は、データプライバシーへの関心の高まりと関連しています。人の追跡や行動の認識など、多くの現実のシナリオでは、人の身元を保護するために注意

detection

arXiv reaDer

action recognition

arXiv

video

GAN

tracking

computer vision

face
リンク
知覚的画像復元のための画質評価：新しいデータセット、ベンチマーク、およびメトリック
arxiv_reader 2020/12/01
画質評価（IQA）は、画像復元（IR）アルゴリズムを迅速に開発するための重要な要素です。生成的敵対的ネットワーク（GAN）に基づく最新の知覚IRアルゴリズムは、視覚的パフォーマンスを大幅に改善しました

dataset

arXiv reaDer

human

arXiv

GAN

benchmark

pooling

pose

metric
リンク
H＆E染色画像の高速、自己監視、完全畳み込み色正規化
arxiv_reader 2020/12/01
トレーニングセットとテストセットのデータ分布が異なる場合、深層学習アルゴリズムのパフォーマンスは大幅に低下します。染色プロトコル、試薬のブランド、および技術者の習慣の違いにより、デジタル組織病理学画像

OOD

segmentation

self-supervised

dataset

arXiv reaDer

arXiv

classification

CNN

learning
リンク
MAVIDHスコア：胸部X線病理学機能を使用したCOVID-19重症度スコア
arxiv_reader 2020/12/01
患者の誤分類に関連するリスクを考えると、COVID-19診断へのコンピュータービジョンの適用は複雑で困難です。間違いなく、COVID-19の医用画像の主な価値は、むしろ患者の予後にあります。放射線画像

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

computer vision

COVID-19

learning
リンク
FTBNN：1ビットCNNの非線形性を再考し、それを超えて
arxiv_reader 2020/12/01
重みとアクティベーションの両方が1ビットに2値化されるバイナリニューラルネットワーク（BNN）は、高度に高速化された計算と大幅に削減されたメモリフットプリントの大きな利点により、リソースに制約のあるデ

convolutional

arXiv

dataset

quantization

CNN

arXiv reaDer
リンク
後期重みを持つニューラルネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
ニューラルネットワークをトレーニングする主に成功した方法は、確率的勾配降下法（SGD）のいくつかの変形を使用してそれらの重みを学習することです。ここでは、学習の後期段階で重みのサブセットをアンサンブル

arXiv reaDer

arXiv

benchmark

learning

gradient

SGD
リンク
敵対的防御を評価および強化するためのガイド付き敵対的攻撃
arxiv_reader 2020/12/01
敵対的攻撃の開発の進歩は、敵対的防衛研究の進歩の基本でした。効率的で効果的な攻撃は、防御を確実に評価し、堅牢なモデルを開発するために不可欠です。敵対的攻撃は、多くの場合、Projected Gradi

arXiv

adversarial

gradient

arXiv reaDer
リンク
ディープラーニングベースのノイズ除去アルゴリズムによるリアルタイムモンテカルロ線量計算に向けたディープ線量プラグイン
arxiv_reader 2020/12/01
モンテカルロ（MC）シミュレーションは、放射線治療線量計算のゴールドスタンダード法と見なされています。ただし、高精度を実現するには、多数のシミュレーション履歴が必要であり、時間がかかります。コンピュー

dataset

weakly-supervised

arXiv reaDer

arXiv

3D

real time

adaptation

simulation

denoising

convolutional
リンク
テキストおよびビジュアル機能を使用したTwitterストリームによる洪水検出
arxiv_reader 2020/12/01
このペーパーでは、Twitterで共有されるマルチメディアコンテンツの洪水イベントを分析および検出することを目的とした、MediaEval2020洪水関連マルチメディアタスクに対して提案されたソリュー

detection

pre-training

arXiv reaDer

arXiv

BERT

transformer
リンク
Twitterのテキストと画像での洪水の検出
arxiv_reader 2020/12/01
このホワイトペーパーでは、MediaEval 2020洪水関連マルチメディアタスクの方法を紹介します。このタスクは、ソーシャルメディアのテキストコンテンツとビジュアルコンテンツを分析して組み合わせ、実

detection

pre-training

arXiv reaDer

arXiv

classification

BERT
リンク
DetectoRS：再帰的特徴ピラミッドと切り替え可能なAtrousコンボリューションを使用したオブジェクトの検出
arxiv_reader 2020/12/01
最新の物体検出器の多くは、見たり考えたりするメカニズムを2回使用することで、優れたパフォーマンスを発揮します。この論文では、オブジェクト検出のバックボーン設計におけるこのメカニズムについて説明します。

detection

arXiv reaDer

arXiv

panoptic segmentation

convolutional
リンク
高性能自動ナンバープレート認識アプローチの再考と設計
arxiv_reader 2020/12/01
この論文では、リアルタイムで正確な自動ナンバープレート認識（ALPR）アプローチを提案します。私たちの研究は、4つの洞察でALPRの優れた設計を示しています。（1）リサンプリングベースのカスケードフレ

RNN

detection

segmentation

dataset

arXiv reaDer

arXiv

real time

augmentation

CNN
リンク
SMPR：シングルステージマルチパーソンポーズ回帰
arxiv_reader 2020/12/01
既存の複数人のポーズ推定器は、大きく2段階のアプローチ（トップダウンとボトムアップのアプローチ）と1段階のアプローチに分けることができます。 2段階の方法では、追加の人物検出器の計算の冗長性が高くなる

detection

keypoint

arXiv reaDer

arXiv

person

benchmark

pose estimation
リンク
3DConvNetsを使用した自然主義的な運転データセットのビデオからのドライバー行動の抽出
arxiv_reader 2020/12/01
自然主義的な運転データ（NDD）は、衝突の原因と人的要因を理解し、衝突回避対策をさらに発展させるための重要な情報源です。運転中に記録されたビデオは、多くの場合、そのようなデータセットに含まれています。

dataset

arXiv reaDer

human

arXiv

3D

video

computer vision
リンク
Trajformer：自動運転のためのローカルな自己注意のコンテキストによる軌道予測
arxiv_reader 2020/12/01
効果的な特徴抽出は、モデルのコンテキストを理解するために重要です。特に、マルチモーダル軌道予測などのロボット工学や自動運転へのアプリケーションでは重要です。ただし、最先端の生成方法は、シーンコンテキス

dataset

arXiv reaDer

arXiv

autonomous driving

generative

trajectory

face

metric

saliency
リンク
暴露された人の知覚バイアス：第一印象データセットの再検討
arxiv_reader 2020/12/01
この作業では、クラウドソーシングによるペアワイズ比較を使用してパーソナリティの認識について注釈を付けたChaLearn FirstImpressionsデータベースを再検討します。オリジナルのペアワイ

dataset

attention

arXiv reaDer

arXiv

bias

person

computer vision

learning

face
リンク
ビデオ生成のための潜在的な神経微分方程式
arxiv_reader 2020/12/01
Generative Adversarial Networksは最近、ビデオ生成の可能性を示しており、画像生成の成功を基に、新しい課題である時間にも取り組んでいます。いくつかの初期の研究で時間が分析さ

arXiv reaDer

arXiv

video

GAN

representation
リンク
制御可能な画像キャプションのための言語駆動型リージョンポインタの進歩
arxiv_reader 2020/12/01
制御可能な画像キャプションは、画像キャプションのマルチモーダルタスクの最近のサブフィールドであり、生成された自然言語キャプションで画像内のどの領域を記述するかについて制約が課せられます。これにより、よ

arXiv

captioning

metric

arXiv reaDer
リンク
3D点群でのオクルージョンガイドシーンフロー推定
arxiv_reader 2020/12/01
3Dシーンフロー推定は、深度センサーまたは距離センサーが与えられた環境を認識するための重要なツールです。オプティカルフローとは異なり、データは通常まばらであり、ほとんどの場合、2つの時間サンプリングの

dataset

detection

occlusion

arXiv reaDer

arXiv

3D

point cloud

optical flow

sparse

estimation
リンク
ニューロン感度を備えたディープニューラルネットワークの敵対的堅牢性の解釈と改善
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットワーク（DNN）は、知覚できない摂動を伴う入力がDNNを誤った結果に誤解させる敵対的な例に対して脆弱です。それらがもたらす潜在的なリスクにもかかわらず、敵対的な例は、DNNの

arXiv reaDer

arXiv

dataset

DNN

adversarial
リンク
X線コンピュータ断層撮影用のディープインタラクティブデノイザー（DID）
arxiv_reader 2020/12/01
低線量コンピュータ断層撮影（LDCT）は、画像診断と画像誘導介入の両方に望ましいです。デノイザーは、LDCTの品質を向上させるために公然と使用されています。ディープラーニング（DL）ベースのデノイザー

arXiv reaDer

arXiv

dataset

real time

learning
リンク
ViDi：COVID-19の放射線科医アシスタントとしての記述的視覚データクラスタリング診断の合理化
arxiv_reader 2020/12/01
COVID-19のパンデミックに照らして、胸部X線からCOVID-19を検出するための深層学習法が広く研究されてきました。ただし、AI手法を医療診断に適用するためのより実用的なアプローチは、人間と機械

arXiv reaDer

arXiv

COVID-19

saliency

explainable

learning

clustering
リンク
以前のフロー変分オートエンコーダ：非侵入的負荷監視のための密度推定モデル
arxiv_reader 2020/12/01
Non-Intrusive Load Monitoring（NILM）は、単一のメーターで測定された全消費量から、電力負荷のアプライアンスごとに推定する計算手法です。本論文では、ディープニューラルネッ

arXiv reaDer

arXiv

estimation

dataset
リンク
ドライバー異常検出：データセットと対照学習アプローチ
arxiv_reader 2020/12/01
脇見運転者は、自動車事故につながる危険を予測できない可能性が高くなります。したがって、ドライバーの行動（つまり、通常の運転から逸脱する行動）の異常を検出することは、ドライバー関連の事故を減らすために最

arXiv reaDer

arXiv

anomaly detection

dataset

metric

action

pre-training

contrastive learning

benchmark

video
リンク
二重確率部分空間クラスタリング
arxiv_reader 2020/12/01
多くの最先端の部分空間クラスタリング手法は、最初にデータポイント間の親和性マトリックスを構築し、次にこの親和性にスペクトルクラスタリングを適用することにより、2段階のプロセスに従います。これらの方法に

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

dataset

representation

approximation

learning

clustering

affinity
リンク
リソースに制約のあるエンドポイントの医療用フェイスマスク検出用の小さなCNNアーキテクチャ
arxiv_reader 2020/12/01
世界は、新しいコロナウイルス（COVID-19）の急速な蔓延により、史上最も危険なパンデミックの1つを経験しています。世界保健機関によると、コロナウイルスの感染を阻止する最も効果的な方法は、医療用フェ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

COVID-19

detection

quantization

face
リンク
ディープラーニングを使用したスパースビュースペクトルCT再構成
arxiv_reader 2020/12/01
スペクトルCTは、高い化学的特異性を提供できる新しいテクノロジーであり、荷物の脅威の検出など、多くのアプリケーションにとって重要です。このようなアプリケーションでは、スパースビュー（少数）の投影に基づ

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

convolutional

CT

U-Net

learning
リンク
教師なしオプティカルフローで展開するコスト関数
arxiv_reader 2020/12/01
2つの連続する画像間の動きを分析することは、コンピュータービジョンの基本的なタスクの1つです。ラベル付けされたデータがない場合、損失関数は一貫性と滑らかさに分割され、自己管理型のトレーニングが可能にな

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

optical flow

self-supervised

benchmark

unsupervised

loss function
リンク
NeuralFusion: 潜在空間におけるオンライン深度フュージョン
arxiv_reader 2020/12/01
潜在的な特徴空間における深度マップの集約を学習する新しいオンライン深度マップ融合アプローチを提示します。以前の融合方法は符号付き距離関数（SDF）のような明示的なシーン表現を使用しますが、融合のために

arXiv reaDer

arXiv

representation

real time

synthesis
リンク
教師なしパス回帰ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
動作計画は、ロボット工学と機械知覚の基本的な問題です。サンプリングベースのプランナーは、スペースを徹底的に探索することで正確な解決策を見つけますが、非効率的で、ぎくしゃくした動きを生み出す傾向がありま

arXiv reaDer

arXiv

differentiable

face

3D

learning

robot

RGB-D
リンク
S2FGAN：意味論的に認識されたインタラクティブなスケッチから顔への翻訳
arxiv_reader 2020/12/01
インタラクティブな顔画像操作は、写実的な顔やセマンティックマスクを入力として使用して、単一および複数の顔属性を編集しようとします。写実的な画像がない場合（スケッチ/マスクのみが使用可能）、以前の方法で

arXiv reaDer

arXiv

dataset

GAN

face
リンク
左心室の緻密化障害測定への深層学習アプローチ
arxiv_reader 2020/12/01
左心室緻密化障害（LVNC）は、左心室腔の異常な小柱形成を特徴とするまれな心筋症です。 LVNC診断には従来のコンピュータービジョンアプローチが存在しますが、ディープラーニングベースのツールは文献に見

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

CNN

segmentation

U-Net

learning
リンク
変形可能なDETR：エンドツーエンドのオブジェクト検出のための変形可能なトランスフォーマー
arxiv_reader 2020/12/01
DETRは最近、優れたパフォーマンスを示しながら、オブジェクト検出で多くの手動コンポーネントの必要性を排除するために提案されました。ただし、画像の特徴マップを処理する際のTransformerアテンシ

arXiv reaDer

arXiv

detection

benchmark

attention

transformer
リンク
デプスフュージョンでのMVSNetの優れた点
arxiv_reader 2020/12/01
低品質のセンサー深度の形で、ディープマルチビューステレオメソッドへの追加入力の影響を調査します。入力深度で使用するために、2つの最先端のディープマルチビューステレオメソッドを変更します。追加の入力深度

arXiv reaDer

arXiv

stereo
リンク
スケール共変およびスケール不変のガウス微分ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
この記事では、スケール空間理論とディープラーニングのハイブリッドアプローチを紹介します。ディープラーニングアーキテクチャは、パラメーター化されたスケール空間操作をカスケードで結合することによって構築さ

pooling

dataset

classification

arXiv reaDer

learning

arXiv
リンク
RGBT追跡のための双対性ゲート相互条件ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
低品質のモダリティには、多くのノイズの多い情報だけでなく、RGBT追跡のいくつかの識別機能も含まれています。ただし、低品質のモダリティの可能性は、既存のRGBT追跡アルゴリズムでは十分に検討されていま

arXiv reaDer

arXiv

dataset

optical flow

representation

learning

benchmark

tracking
リンク
ビデオ記述の最近の方法と課題に関する包括的なレビュー
arxiv_reader 2020/12/01
ビデオの説明には、ビデオ内のアクション、イベント、およびオブジェクトの自然言語による説明の生成が含まれます。視覚障害者の言語と視覚のギャップを埋める、コンテンツに基づく自動タイトル提案の生成、コンテン

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

dataset

metric

action

benchmark

learning

video

domain
リンク
セマンティックセグメンテーション用の3DLiDARデータに飢えていますか？調査と実験的研究
arxiv_reader 2020/12/01
3Dセマンティックセグメンテーションは、ロボットおよび自動運転アプリケーションの基本的なタスクです。最近の作業はディープラーニング技術の使用に焦点を合わせていますが、細かい注釈が付けられた3D LiD

arXiv reaDer

arXiv

LiDAR

dataset

3D

autonomous driving

learning

semantic segmentation

robot
リンク
RfD-Net：セマンティックインスタンス再構築によるポイントシーンの理解
arxiv_reader 2020/12/01
ポイントは基礎となる3Dジオメトリのまばらなセットのみを反映するため、ポイントクラウドからのセマンティックシーンの理解は特に困難です。以前の作品では、点群を通常のグリッド（ボクセルや鳥瞰図画像など）に

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

convolutional

manifold

3D

detection

localization

sparse

point cloud
リンク
DRDr II：マスクRCNNと転移学習を使用した糖尿病性網膜症の重症度レベルの検出
arxiv_reader 2020/12/01
DRDr IIは、機械学習と深層学習の世界のハイブリッドです。これは、糖尿病性網膜症（DR）患者の目に見られる、2種類の病変（滲出液と微小動脈瘤）のセグメンテーションマスクを検出、特定、作成するように

arXiv reaDer

arXiv

dataset

R-CNN

segmentation

transfer learning
リンク
Dual Geometric Graph Network（DG2N）-変形可能な形状の位置合わせのための反復ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
ローカルフィーチャが確率をマッピングする双対グラフ構造を使用して、幾何学的モデルを整列させるための新しい新しいアプローチを提供します。非剛体構造の位置合わせは、対応をモデル化するために必要な未知数が多

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

zero-shot

mesh

DNN

domain
リンク
BOTD：太字のアウトラインテキスト検出器
arxiv_reader 2020/12/01
最近、任意の形状のテキスト検出がますます検索の注目を集めています。テキストの形状に制限されないセグメンテーションベースの方法がパフォーマンスを改善するために研究されてきたが、遅い検出速度、複雑な後処理

arXiv reaDer

arXiv

attention

detection
リンク
3D点群ジオメトリの学習ベースのロスレス圧縮
arxiv_reader 2020/12/01
この論文は、文脈適応算術符号化に基づく、静的点群幾何学のための学習ベースのロスレス圧縮方法を提示します。 octreeドメインで動作するほとんどの既存の方法とは異なり、エンコーダはハイブリッドモードで

arXiv reaDer

arXiv

CNN

compression

3D

representation

point cloud

domain
リンク
ディープアクティブラーニングの初期プールについて
arxiv_reader 2020/12/01
アクティブラーニング（AL）手法は、特定のタスクのモデルをトレーニングするために必要なトレーニングデータを最小限に抑えることを目的としています。プールベースのAL手法は、最初にラベル付けされた小さなプ

arXiv reaDer

arXiv

dataset

representation

metric

self-supervised

learning

attention

unsupervised
リンク
EqCo：自己教師あり対照学習の同等のルール
arxiv_reader 2020/12/01
この論文では、EqCo（対照学習の等価規則）という名前の方法を提案し、対照学習フレームワークの負のサンプルの数とは無関係に自己教師あり学習を作成します。 InfoMaxの原理に触発されて、対照的な損失

arXiv reaDer

arXiv

gradient

dataset

self-supervised

contrastive learning
リンク
数ショットのビデオからビデオへの翻訳のための適応型コンパクトアテンション
arxiv_reader 2020/12/01
この論文は、数ショットのビデオからビデオへの翻訳のための適応型コンパクトアテンションモデルを提案した。このドメインの既存の作品は、複数の参照画像間の相関を考慮せずにピクセル単位の注意からの機能のみを使

arXiv reaDer

arXiv

dataset

few-shot

synthesis

human

representation

video

attention

domain
リンク
一般化されたゼロショット学習のための2レベルの敵対的視覚意味結合
arxiv_reader 2020/12/01
生成的ゼロショットメソッドのパフォーマンスは、主に、生成された機能の品質と、モデルが視覚ドメインとセマンティックドメイン間の知識の伝達をどの程度促進するかに依存します。生成された特徴の品質は、基礎とな

arXiv reaDer

arXiv

zero-shot

dataset

generative

representation learning

embedding

benchmark

adversarial

domain
リンク
CanonPose：野生での自己監視単眼3D人間ポーズ推定
arxiv_reader 2020/12/01
単一の画像からの人間の姿勢の推定は、コンピュータビジョンにおける困難な問題であり、大量のラベル付きトレーニングデータを正確に解決する必要があります。残念ながら、多くの人間の活動（屋外スポーツなど）では

human pose estimation

arXiv reaDer

arXiv

computer vision

reconstruction

3D

self-supervised

pose estimation

benchmark

monocular
リンク
知覚的ディープニューラルネットワーク：入力レクリエーションによる敵対的ロバスト性
arxiv_reader 2020/12/01
敵対的な例は、非常に正確ではあるが、人間とは異なり、機械によって学習されたモデルには多くの弱点があることを示しています。しかし、人間の知覚も機械とは根本的に異なります。網膜に到達する信号ではなく、それ

arXiv reaDer

arXiv

augmentation

GAN

adversarial
リンク
HybrIK：3D人間の姿勢と形状の推定のためのハイブリッド分析-ニューラルインバースキネマティクスソリューション
arxiv_reader 2020/12/01
モデルベースの3Dポーズおよび形状推定方法は、いくつかのパラメーターを推定することにより、人体の完全な3Dメッシュを再構築します。ただし、抽象的なパラメータの学習は非常に非線形なプロセスであり、画像モ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

pose

reconstruction

dataset

3D

localization

estimation

benchmark
リンク
一般化可能な個人の再識別のためのメタバッチインスタンスの正規化
arxiv_reader 2020/12/01
監視対象の個人再識別（Re-ID）メソッドは優れたパフォーマンスを示していますが、目に見えないドメインでの一般化機能が不十分です。そのため、最近、一般化可能なRe-IDが注目を集めています。多くの既存

arXiv reaDer

arXiv

re-id

person

augmentation

benchmark

attention

domain
リンク
次に探索する場所は？履歴を意識した自律3D探索のためのExHistCNN
arxiv_reader 2020/12/01
この作業では、深度カメラを使用して、未知の屋内環境の自律3D探索の問題に対処します。この問題を、未知の領域のカバレッジを最大化するNext Best View（NBV）の推定としてキャストしました。こ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

reconstruction

classification

3D

representation

metric

estimation

synthesis
リンク
AFD-Net：少数のショットオブジェクト検出のための適応型フルデュアルネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
少数ショットオブジェクト検出（FSOD）は、注釈付きの例がほとんどない、これまでに見られなかったオブジェクトにすばやく適応できる検出器を学習することを目的としています。これは困難で要求が厳しいものです

arXiv reaDer

arXiv

few-shot

classification

R-CNN

detection

localization

representation

embedding

attention
リンク
畳み込みネットワークが指向性バンドパスフィルターを学習する理由：理論と経験的サポート
arxiv_reader 2020/12/01
畳み込みアーキテクチャを画像理解タスクに適用すると、指向性バンドパスフィルターが学習されることが繰り返し観察されています。この結果の標準的な説明は、これらのフィルターがトレーニング中に露光された画像の

arXiv reaDer

arXiv

convolutional
リンク
少数のショットタスクの特性を介した教師なしメタ学習の再検討
arxiv_reader 2020/12/01
メタ学習は、限られた注釈付きデータで視覚認識システムが構築される、数ショットの画像分類に向けた実用的なアプローチになります。埋め込みなどの誘導バイアスは、十分なラベルの付いた例が設定された基本クラスか

arXiv reaDer

arXiv

bias

few-shot

classification

metric

embedding

benchmark

learning

unsupervised
リンク
TransMIA：転送シャドウトレーニングを使用したメンバーシップ推論攻撃
arxiv_reader 2020/12/01
転移学習は広く研究され、さまざまなトレーニングで習得した知識を転移することで機械学習モデルの精度を向上させるために人気が高まっています。ただし、転送学習が機械学習モデルに対するプライバシー攻撃を強化で

arXiv reaDer

arXiv

transfer learning

dataset
リンク
SplitNet：分割と共同トレーニング
arxiv_reader 2020/12/01
幅を大きくすると必然的にモデルの容量が増えるため、ニューラルネットワークの幅は重要です。ただし、ネットワークのパフォーマンスは幅に比例して向上せず、すぐに飽和状態になります。この問題に取り組むために、

arXiv reaDer

arXiv

benchmark
リンク
クラスタリングによるディープオープンワールドの認知度の向上
arxiv_reader 2020/12/01
畳み込みニューラルネットワークはロボットの視覚に大きな進歩をもたらしましたが、その能力は多くの場合、認識される意味概念の数が利用可能なトレーニングセットによって決定されるクローズドワールドシナリオに制

arXiv reaDer

arXiv

CNN

dataset

representation

learning

robot

clustering

RGB-D
リンク
深い陰的セマンティックテンプレートマッピングを使用した車両再構成とテクスチャ推定
arxiv_reader 2020/12/01
VERTEXを紹介します。これは、実際のストリート環境で、キャリブレーションされていない単眼入力から車両の3D形状と固有のテクスチャを復元するための効果的なソリューションです。車両の前のテンプレートを

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

identification

dataset

3D

estimation

sparse

monocular

synthesis
リンク
Cross-MPI：マルチプレーン画像を使用した画像超解像のためのクロススケールステレオ
arxiv_reader 2020/12/01
さまざまなカメラの組み合わせにより、計算写真の方法が充実しています。その中でも、リファレンスベースの超解像（RefSR）は、マルチスケールイメージングシステムで重要な役割を果たしています。ただし、既存

arXiv reaDer

arXiv

representation

attention

super-resolution

stereo

synthesis
リンク
畳み込みノイズ除去オートエンコーダに基づくSAR画像スペックル除去
arxiv_reader 2020/12/01
合成開口レーダー（SAR）イメージングでは、スペックル除去は画像分析にとって非常に重要ですが、スペックルはコヒーレントイメージングシステムによって引き起こされる一種の乗法性ノイズとして知られています。

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

dataset

metric

denoising

learning

batch normalization

synthesis
リンク
DeepCloth：形状とスタイルの編集のためのニューラル衣服の表現
arxiv_reader 2020/12/01
衣服の表現、アニメーション、編集は、コンピュータービジョンとグラフィックスの分野で挑戦的なトピックです。既存の方法では、さまざまな形状のスタイルやトポロジーの下で、スムーズで合理的な衣服の移行を実行で

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

3D

representation
リンク
SIR：複数の異なるレンズから同じシーンを見ることによる自己監視画像の平行化
arxiv_reader 2020/12/01
ディープラーニングは、大規模な合成データセットに基づく教師ありトレーニングを介してディープニューラルネットワークの表現能力を活用することにより、画像修正におけるその力を実証しています。ただし、特定の歪

arXiv reaDer

arXiv

differentiable

dataset

representation

self-supervised

learning

synthesis
リンク
魚眼カメラのゼロショットキャリブレーション
arxiv_reader 2020/12/01
この論文では、キャリブレーション画像なしでカメラパラメータを推定する新しいゼロショットカメラキャリブレーション方法を提示します。カメラのキャリブレーションには、少なくとも1つ以上のパターン画像が必要で

arXiv reaDer

arXiv

zero-shot
リンク
REaL：ユークリッド空間と最尤推定を使用したリアルタイムの顔検出と認識
arxiv_reader 2020/12/01
顔を正確に検出して認識することは、常に課題でした。顔の特徴を区別し、画像をトレーニングし、迅速な結果を生成するには、多くの計算が必要です。この論文で提案したREaLシステムでは、その機能と、計算を短時

face

arXiv reaDer

detection

real time

estimation

arXiv
リンク
CommonGen：生成的常識推論のための制約付きテキスト生成の課題
arxiv_reader 2020/12/01
最近、大規模な事前トレーニング済みの言語モデルが、いくつかの常識的な推論のベンチマークデータセットで印象的なパフォーマンスを示しました。ただし、現実的にもっともらしい文章を作成するための常識を備えたマ

arXiv reaDer

arXiv

dataset

human

generative

pre-training

reasoning

benchmark
リンク
時間的アクションローカリゼーションのためのビデオセルフスティッチンググラフネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
ビデオの時間的アクションローカリゼーション（TAL）は、特にアクションの大規模なバリエーションのために、困難な作業です。データでは、通常、短いアクションが大部分を占めますが、現在のすべての方法でパフォ

arXiv reaDer

arXiv

localization

representation

action

video
リンク
オンラインマルチオブジェクトトラッキングにおけるトラックレットの非アクティブ化のためのCRFベースのフレームワーク
arxiv_reader 2020/12/01
オンラインマルチオブジェクトトラッキング（MOT）は、コンピュータービジョンの分野で活発な研究トピックです。この論文では、CRFベースのフレームワークを提唱して、オンラインMOT問題におけるトラックレ

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

dataset

classification

estimation

MOT

domain
リンク
レートリダクションによるインクリメンタル学習
arxiv_reader 2020/12/01
現在の深層学習アーキテクチャは、壊滅的な忘却に悩まされています。これは、新しいクラスで段階的にトレーニングしたときに、以前に学習したクラスの知識を保持できないことです。深層学習手法が直面する基本的な障

arXiv reaDer

arXiv

classification

pre-training

learning
リンク
シーケンシャルフィーチャアソシエーションと深度ヒント拡張を使用した単眼3Dオブジェクト検出
arxiv_reader 2020/12/01
単眼3Dオブジェクト検出は、その挑戦的な性質と幅広い適用の見通しのために活発な研究トピックです。この作業では、FADNetという名前の単一ステージのキーポイントベースのネットワークを提示して、自動運転

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

augmentation

3D

autonomous driving

detection

recurrent

benchmark

monocular
リンク
FactorizeNet：量子化制約下での効率的なネットワークアーキテクチャ探索のためのプログレッシブ深度因数分解
arxiv_reader 2020/12/01
深さの因数分解と量子化は、エッジでの低電力推論用に調整された効率的な深い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャを設計するための2つの主要な戦略として浮上しています。ただし、特に量子化さ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

identification

quantization
リンク
Just One Moment：1フレーム攻撃に対するディープアクション認識の構造的脆弱性
arxiv_reader 2020/12/01
ビデオベースの行動認識タスクは、近年広く研究されています。この論文では、特定のビデオクリップの単一フレームのみに目立たない摂動を追加する新しい1フレーム攻撃を使用して、敵対的攻撃に対する深層学習ベース

arXiv reaDer

arXiv

action recognition

human

video

adversarial
リンク
ScaleNAS：視覚認識のためのスケール認識表現のワンショット学習
arxiv_reader 2020/12/01
さまざまなサイズの体の部分やオブジェクト間のスケールの差異は、視覚認識タスクにとって難しい問題です。既存の作品は通常、専用のバックボーンを設計するか、この課題に取り組むために各タスクにニューラルアーキ

human pose estimation

arXiv reaDer

arXiv

one-shot

NAS

representation

pose estimation

semantic segmentation

learning
リンク
仮想通信を使用した登録タスクのためのエンドツーエンドの3Dポイントクラウド学習
arxiv_reader 2020/12/01
3D点群の登録は、部分的に対応する2つの点群間の剛体変換を見つけることが難しいため、依然として非常に難しいトピックであり、初期推定情報がない場合はさらに困難になります。このホワイトペーパーでは、ポイン

arXiv reaDer

arXiv

dataset

3D

estimation

learning

point cloud
リンク
どこから始めればいいですか？ディープニューラルネットワークの量子化された動作に対する重み初期化の影響の低レベルの調査
arxiv_reader 2020/12/01
モバイル処理のための深い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アルゴリズムの急増に伴い、限られた精度の量子化がCNN効率にとって不可欠なツールになりました。その結果、さまざまな研究が、量子化によって

arXiv reaDer

arXiv

CNN

quantization
リンク
DUT：不安定なビデオを見るだけでビデオの安定化を学ぶ
arxiv_reader 2020/12/01
このペーパーでは、深い教師なし軌道ベースの安定化フレームワーク（DUT）を提案します。コードはhttps://github.com/Annbless/DUTCodeで入手できます。従来のスタビライザー

arXiv reaDer

arXiv

keypoint

detection

trajectory

estimation

benchmark

learning

video

unsupervised
リンク
DiCENet：効率的なネットワークのための次元ごとの畳み込み
arxiv_reader 2020/12/01
次元ごとの畳み込みと次元ごとの融合を使用して構築された、新規で一般的な畳み込みユニット、DiCEユニットを紹介します。次元ごとの畳み込みは、入力テンソルの各次元に軽量の畳み込みフィルタリングを適用し、

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

dataset

classification

detection

semantic segmentation
リンク
3D形状表現のための深い陰的テンプレート
arxiv_reader 2020/12/01
一種の3D形状表現としての深い陰関数（DIF）は、そのコンパクトさと強力な表現力により、3Dビジョンコミュニティでますます人気が高まっています。ただし、ポリゴンメッシュベースのテンプレートとは異なり、

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

3D

representation

LSTM

reasoning

learning

unsupervised
リンク
通信プルーニングのための学習可能なモーションコヒーレンス
arxiv_reader 2020/12/01
モーションコヒーレンスは、真の対応と偽の対応を区別するための重要な手がかりです。スパースな推定対応でモーションコヒーレンスをモデル化することは、その希薄性と不均一な分布のために困難です。モーションコヒ

arXiv reaDer

arXiv

differentiable

pose estimation

learning

pruning

sparse
リンク
ヒューリスティックドメインの適応
arxiv_reader 2020/12/01
ビジュアルドメインアダプテーション（DA）では、ドメイン固有の特性をドメイン不変の表現から分離することは、不適切な問題です。既存の方法では、さまざまな種類の事前確率を適用するか、ドメインの不一致を直接

arXiv reaDer

arXiv

representation

domain adaptation

semi-supervised

learning

unsupervised
リンク
深層学習ベースの画像再構成における不確実性の原因の定量化
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットワークに基づく画像再構成法は、従来のアプローチの最先端の結果と同等またはそれを超える優れたパフォーマンスを示していますが、再構成に関する不確実性情報を提供しないことがよくありま

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

gradient

Bayesian

benchmark

sparse
リンク
ニューラルアーキテクチャ検索における層間移行
arxiv_reader 2020/12/01
差分ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）メソッドは、ネットワークアーキテクチャを反復プロキシ有向非巡回グラフ（DAG）として表し、ネットワークの重みとアーキテクチャの重みを交互に差分的に最適化します

arXiv reaDer

arXiv

NAS

benchmark
リンク
生成的敵対的ネットワークの正則化と正規化：調査
arxiv_reader 2020/12/01
人気のある生成モデルである生成的敵対的ネットワーク（GAN）は、ディープニューラルネットワークの開発のおかげで、さまざまなシナリオで広く適用されています。標準GANの提案は、ネットワークの無限容量のノ

arXiv reaDer

arXiv

gradient

classification

augmentation

self-supervised

GAN

regularization
リンク
マルチビュー2DCMRイメージングからの強化された3D心筋ひずみ推定
arxiv_reader 2020/12/01
この論文では、単一のイメージングモダリティ（タグなしCMR SSFP画像）の複数の方向からの相補的な変位情報を組み合わせた、拡張された3D心筋ひずみ推定手順を提案します。左心室全体の心筋ひずみを推定す

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

dataset

3D

representation

mesh

estimation

tracking
リンク
画像のノイズ除去のための適応ノイズ模倣
arxiv_reader 2020/12/01
既存のノイズ除去アルゴリズムの有効性は、通常、正確な事前定義されたノイズ統計または多数のペアデータに依存しているため、実用性が制限されます。この作業では、ノイズ統計とペアデータが利用できない、より一般

arXiv reaDer

arXiv

CNN

gradient

denoising
リンク
整数ベースのセマンティックセグメンテーションネットワークのトレーニングと推論
arxiv_reader 2020/12/01
セマンティックセグメンテーションは、近年、研究および産業における主要なトピックとなっています。ただし、ピクセル単位の予測とバックプロパゲーションアルゴリズムの計算が複雑なため、セマンティックセグメンテ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

dataset

quantization

semantic segmentation

batch normalization
リンク
トランスフォーマーを使用したエンドツーエンドのビデオインスタンスセグメンテーション
arxiv_reader 2020/12/01
ビデオインスタンスセグメンテーション（VIS）は、ビデオに関係するオブジェクトインスタンスの分類、セグメント化、追跡を同時に行う必要があるタスクです。最近の方法では、通常、このタスクに取り組むための高

arXiv reaDer

arXiv

dataset

segmentation

learning

tracking

video

transformer
リンク
視覚情報分析への応用を伴う一般的なデータ分析：T代数上の証明可能な下位互換性のある半単純パラダイム
arxiv_reader 2020/12/01
最近報告された半単純代数（t代数と呼ばれる）に対する一般的なデータ分析の新しい下位互換性のあるパラダイムを検討します。複素数の固定サイズの多方向配列によってt代数の要素を表現することにより、t代数上の

arXiv reaDer

arXiv

dataset
リンク
fNIRSを使用したセッションとサブジェクト間の堅牢なワークロードレベルの調整のためのドメイン適応
arxiv_reader 2020/12/01
重要性：機能的近赤外分光法（fNIRS）データでドメイン適応を使用して、作業メモリーを含むさまざまなレベルのn-backタスクを分類する可能性を示しました。目的：fNIRSデータのドメインシフトは、さ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

classification

domain adaptation

SVM

RNN
リンク
全方向性画像の歪みを意識した単眼深度推定
arxiv_reader 2020/12/01
パノラマのタスクの主な課題は、画像間のオブジェクトの歪みにあります。この作業では、歪みを意識した単眼全方向性（DAMO）の高密度深度推定ネットワークを提案し、2つのステップで屋内パノラマのこの課題に対

arXiv reaDer

arXiv

bias

convolutional

dataset

estimation

pooling

monocular
リンク
自己管理型のリアルツーシムシーン生成
arxiv_reader 2020/12/01
シーングラフ（SG）の生成は、最近大きな注目を集めています。ただし、現在のSG生成手法は、高価で限られた数のラベル付きデータセットの可用性に依存しています。ラベルは基本的に無料であるため、合成データは

arXiv reaDer

arXiv

dataset

sim-to-real

synthesis

transfer learning

adversarial

domain
リンク
少数ショット学習のためのマルチスケール適応タスク注意ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
数ショット学習の目標は、ラベル付けされたサンプルがほとんどない、見えないカテゴリを分類することです。最近、ローカル表現（LR）が表示されているクラスと表示されていないクラスの間でより一貫しているため、

arXiv reaDer

arXiv

few-shot

classification

representation

metric learning

benchmark

attention
リンク
注釈-効率的なトリミングされていないビデオアクション認識
arxiv_reader 2020/12/01
ディープラーニングはビデオアクションの認識に大きな成功を収めましたが、トレーニングデータの収集と注釈付けは依然として面倒であり、主に次の2つの側面にあります。（1）必要な注釈付きデータの量が多い。（

arXiv reaDer

arXiv

action recognition

few-shot

classification

detection

contrastive learning

video
リンク
スタイルの転送とペイントはモデルの堅牢性のために何ができますか？
arxiv_reader 2020/12/01
モデルの堅牢性を向上させるための一般的な戦略は、データの拡張によるものです。データの拡張により、モデルは、水平方向の反転に対する不変性や色の小さな変化など、必要な不変性を学習するようになります。最近の

arXiv reaDer

arXiv

saliency

augmentation

learning
リンク
フロスト：より速く、より堅牢なワンショット半教師ありトレーニング
arxiv_reader 2020/12/01
ワンショット半教師あり学習の最近の進歩により、新しいアプリケーションの深層学習の障壁が低くなりました。ただし、半教師あり学習の最先端技術はトレーニングに時間がかかり、パフォーマンスはラベル付けされたデ

arXiv reaDer

arXiv

one-shot

OOD

semi-supervised

learning
リンク
カテゴリの条件付きリンク予測-暗黙のキーポイント検出
arxiv_reader 2020/12/01
オブジェクトのキーポイントはその簡潔な抽象化を反映し、対応する接続リンク（CL）は、キーポイント間の固有の関係を検出することによってスケルトンを構築します。既存のアプローチは、通常、計算集約的であり、

arXiv

arXiv reaDer

keypoint

benchmark

occlusion

localization

detection
リンク
オンラインオブジェクト検出におけるモーションブラーの処理の改善
arxiv_reader 2020/12/01
現実の世界で実行されるオンラインビジョンシステムのために、特定のカテゴリのオブジェクトを検出したいと考えています。物体検出はすでに非常に困難です。車内のカメラや携帯電話など、画像がぼやけているとさらに

arXiv

arXiv reaDer

OOD

detection

human

classification
リンク
野生の文書画像の本質的な分解
arxiv_reader 2020/12/01
ドキュメントコンテンツの自動処理は、紙の形状、不均一で多様な照明条件によって引き起こされるアーティファクトの影響を受けます。大量のデータが必要なため、実際のデータを完全に監視する方法は不可能です。した

arXiv

self-supervised

arXiv reaDer

estimation

dataset

synthesis

benchmark

disentangling

learning
リンク
RGB-D顕著オブジェクト検出：調査
arxiv_reader 2020/12/01
人間の視覚システムをシミュレートしてシーン内で最も魅力的なオブジェクトを特定する突出オブジェクト検出（SOD）は、さまざまなコンピュータビジョンタスクに広く適用されています。現在、深度センサーの出現

arXiv

arXiv reaDer

domain

computer vision

dataset

benchmark

RGB-D

human

saliency

detection
リンク
ビデオからの物理システムにおける因果的発見
arxiv_reader 2020/12/01
因果関係の発見は、人間の認知の中核です。これにより、環境について推論し、以前の経験とは大きく異なる可能性のある目に見えないシナリオについて反事実的な予測を行うことができます。私たちは、グラウンドトゥル

arXiv

arXiv reaDer

keypoint

representation

video

human
リンク
舗装の苦痛分類のための深層学習フレームワーク：比較分析
arxiv_reader 2020/12/01
舗装の苦痛の自動検出と分類は、舗装表面をタイムリーに維持および修復するために重要です。ディープラーニングとハイパフォーマンスコンピューティングの進化により、視覚ベースの舗装欠陥評価の実現可能性が大幅に

arXiv

arXiv reaDer

dataset

detection

learning

classification
リンク
分類ラベルで画像を分割することを学ぶ
arxiv_reader 2020/12/01
医用画像処理で最も一般的な2つのタスクは、分類とセグメンテーションです。どちらのタスクでも、専門家によって注釈が付けられたラベル付きデータが必要です。セグメント化のためにデータに注釈を付けることは、

arXiv

arXiv reaDer

dataset

segmentation

learning

classification
リンク
建築上の敵対的ロバスト性：深い追求の事例
arxiv_reader 2020/12/01
比類のないパフォーマンスにもかかわらず、ディープニューラルネットワークは、ほとんど感知できないレベルの敵対的ノイズによる標的型攻撃の影響を受けやすいままです。この感度の根本的な原因は十分に理解されてい

arXiv

arXiv reaDer

sparse

adversarial

residual
リンク
LABNet：車両再識別のためのクラスバランス損失を備えたローカルグラフ集約ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
車両の再識別は、さまざまな視点で見た一連の車両の中から特定の車両を識別することを目的とする重要なコンピュータビジョンタスクです。ディープラーニングに基づく最近の方法では、バックボーン特徴抽出器の後にグ

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

computer vision

dataset

reasoning

benchmark

pooling

re-id

occlusion
リンク
スマートビデオ監視によるスマートシティの重要インフラストラクチャ保護のための再構成可能なサイバーフィジカルシステム
arxiv_reader 2020/12/01
自動監視は、将来のスマートシティの重要インフラストラクチャ（CI）を保護するために不可欠です。動的な環境と帯域幅の要件には、関心のあるイベントが発生したときに反応するように適応するシステムが必要です。

arXiv

arXiv reaDer

tracking

video

face

identification

real time

learning

detection
リンク
RGBD-Net：新しいビュー合成のための色と深度の画像の予測
arxiv_reader 2020/12/01
構造化されていない参照画像のセットからの新しいビュー合成の問題に対処します。 RGBD-Netと呼ばれる新しい方法を提案して、ターゲットポーズでの深度マップとカラー画像をマルチスケールで予測します。参

arXiv

arXiv reaDer

synthesis

point cloud

stereo

reconstruction

pose

3D
リンク
速くて安定したタスクの適応により、より速く学び、より遅く忘れる
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットワーク（DNN）のトレーニングは、依然として非常に時間と計算集約的です。事前にトレーニングされたモデルを採用すると、このプロセスが大幅に加速する可能性があることが示されています

arXiv

transfer learning

DNN

arXiv reaDer

adaptation

classification
リンク
そこに戻って：実際のアプリケーションのレーダーデータをシミュレートする方法を学ぶ
arxiv_reader 2020/12/01
現実的なレーダーデータをシミュレートすることで、レーダー処理へのデータ駆動型アプローチの開発を大幅に加速できる可能性があります。しかし、それは悪名高い複雑な画像形成プロセスのために困難を伴います。ここ

arXiv

arXiv reaDer

adversarial

segmentation

learning

LiDAR
リンク
線形逆問題の深層学習における測定の不一致の克服：医用画像におけるアプリケーション
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットワーク（DNN）の優れたパフォーマンスにより、現在、線形逆問題を解くための最適な方法となっています。それらは、画像の超解像と復元、およびMRとCT画像の再構成に適用されています

arXiv

arXiv reaDer

DNN

domain

MRI

reconstruction

learning

CT
リンク
衛星画像用のスイッチガイドハイブリッドネットワークによる単一画像超解像
arxiv_reader 2020/12/01
衛星画像の主な欠点は低解像度です。低解像度では、衛星画像に存在するオブジェクトを特定するのが困難になります。 SpaceNetデータセットで単一画像超解像に利用できるいくつかのディープモデルを実験し、

arXiv

arXiv reaDer

super-resolution

vehicle

dataset

convolutional

satellite

classification
リンク
複数の解剖学的制約を伴うCNNベースの肺CT登録
arxiv_reader 2020/12/01
ディープラーニングベースの登録方法は、従来の登録方法の迅速な代替手段として登場しました。ただし、これらの方法は、小さな変形に限定されるか、内部に折り目が付いた信じられないほどの変形フィールドを生成せず

arXiv

keypoint

arXiv reaDer

dataset

loss function
リンク
機械学習技術を使用してヘモグロビンレベルを非侵襲的に推定するためのスマートフォンベースのマルチ入力ワークフロー
arxiv_reader 2020/12/01
患者のヘモグロビンレベルを測定し、貧血の予備診断テストとして使用できる、低コストで非侵襲的な医療システムを提案します。画像処理、機械学習、深層学習技術の組み合わせを使用して、ヘモグロビンレベルを測定す

arXiv

learning

arXiv reaDer

estimation
リンク
大規模な3Dシーンを理解するためのディープ3D空間エンコーディングの調査
arxiv_reader 2020/12/01
生の3D点群のセマンティックセグメンテーションは、3Dシーン分析に不可欠なコンポーネントですが、主に3D点群の非ユークリッド性のために、いくつかの課題があります。このタスクに対処するためにいくつかの深

arXiv

arXiv reaDer

dataset

synthesis

benchmark

CNN

point cloud

semantic segmentation

pose

3D
リンク
深層ニューラルネットワークのための可融性残差畳み込みブロックを介した層剪定
arxiv_reader 2020/12/01
リソースが制限されたデバイスにディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を展開するために、フィルターと重みの多くのモデルプルーニング方法が開発されましたが、レイヤープルーニングはごくわずかです。

arXiv

arXiv reaDer

sparse

regularization

dataset

pruning

residual

CNN

compression
リンク
インテリジェントエッジデバイスでの深層学習を最適化するための融合触媒プルーニング
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットワークモデルの計算コストの増加は、リソースに制約のあるエッジデバイスでのインテリジェントアプリケーションの適用性を制限します。モデルを圧縮するために多くのニューラルネットワーク

arXiv

arXiv reaDer

dataset

pruning

residual

convolutional

edge device

learning
リンク
類推による学習：教師なしオプティカルフロー推定のための変換からの信頼できる監視
arxiv_reader 2020/12/01
ビュー合成からの監視を活用するオプティカルフローの教師なし学習は、監視ありメソッドに代わる有望な選択肢として浮上しています。ただし、教師なし学習の目的は、困難なシーンでは信頼できない可能性があります

arXiv

self-supervised

arXiv reaDer

optical flow

estimation

synthesis

benchmark

unsupervised

augmentation

learning
リンク
完全にサンプリングされたグラウンドトゥルースなしで相互に加速されたMRI合成の半教師あり学習
arxiv_reader 2020/12/01
この研究は、高価な完全にサンプリングされたソースまたはグラウンドトゥルースターゲット画像の大規模なトレーニングセットを必要とせずに高品質の画像を回復する、相互に加速されたマルチコントラストMRI合成の

arXiv

arXiv reaDer

loss function

semi-supervised

synthesis

MRI

learning
リンク
ProtoPShare：解釈可能な画像分類と類似性発見のためのプロトタイプ共有
arxiv_reader 2020/12/01
この論文では、ProtoPShareを紹介します。これは、プロトタイプパーツのパラダイムを組み込んで、その予測を説明する自明の方法です。 ProtoPShareの主な目新しさは、データに依存するマージ

arXiv

arXiv reaDer

classification

dataset
リンク
ClassMix：半教師あり学習のためのセグメンテーションベースのデータ拡張
arxiv_reader 2020/12/01
セマンティックセグメンテーションの最新技術のパフォーマンスは着実に向上しており、多くの異なるアプリケーションでより正確で信頼性の高いセグメンテーションが実現しています。ただし、進捗状況はトレーニング

arXiv

arXiv reaDer

semi-supervised

benchmark

augmentation

learning

semantic segmentation

classification
リンク
DACS：クロスドメイン混合サンプリングによるドメイン適応
arxiv_reader 2020/12/01
畳み込みニューラルネットワークに基づくセマンティックセグメンテーションモデルは、最近、多数のアプリケーションで驚くべきパフォーマンスを示しています。ただし、これらのモデルは通常、新しいドメインに適用し

arXiv

arXiv reaDer

synthesis

benchmark

unsupervised

CNN

domain adaptation

semantic segmentation
リンク
敵対的に解きほぐされた視覚表現による視聴覚音声分離
arxiv_reader 2020/12/01
音声分離は、複数の同時話者の混合音声から個々の音声を分離することを目的としています。オーディオのみのアプローチは満足のいくパフォーマンスを実現しますが、事前定義された条件を処理する戦略に基づいており、

arXiv

arXiv reaDer

domain

representation

dataset

face

benchmark

disentangling

reconstruction

detection
リンク
マラリアの検出と分類
arxiv_reader 2020/12/01
世界保健機関によると、マラリアは世界的に懸念されている病気です。今日、世界中の何十億もの人々がマラリアの危険にさらされています。顕微鏡検査は、マラリア診断のゴールドスタンダードと見なされています。血液

arXiv

arXiv reaDer

dataset

detection

classification
リンク
ダンクかどうか？ --Redditでのミームの人気の分析と予測
arxiv_reader 2020/12/01
インターネットミームは、最近ますます普及している現代の社会的コミュニケーションの形態になり、最近多くの研究の関心を集めています。この論文では、最も深刻なコロナウイルス制限が世界中で導入されていた202

arXiv

COVID-19

arXiv reaDer

learning
リンク
LoCo：ローカル対照表現学習
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットは、通常、エンドツーエンドのバックプロパゲーションを実行して重みを学習します。これは、レイヤー間の重み更新ステップで同期制約を作成する手順であり、生物学的に妥当ではありません

arXiv

contrastive learning

representation learning

arXiv reaDer

segmentation

unsupervised

gradient

detection
リンク
BSNet：数ショットのきめ細かい画像分類のためのバイシミラリティネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
きめ細かい画像分類のための数ショット学習は、コンピュータビジョンで最近注目を集めています。数回の学習のためのアプローチの中で、単純さと有効性のために、メトリックベースの方法は多くのタスクで有利に最先端

embedding

few-shot

arXiv

benchmark

classification

computer vision

dataset

attention

arXiv reaDer

learning
リンク
色の再構成可能性に基づく教師なし異常検出による画像ベースの植物病害診断
arxiv_reader 2020/12/01
この論文は、画像ベースの植物病害診断のための教師なし異常検出技術を提案した。健康な作物と病気の作物のラベル付き画像に大規模で公開されているデータセットを構築することで、植物の病気を診断するためのコンピ

learning

anomaly detection

unsupervised

computer vision

arXiv reaDer

dataset

arXiv

adversarial
リンク
微細解像度リモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションのための多段階注意ResU-Net
arxiv_reader 2020/12/01
視覚および言語タスクで広く使用されている内積注意メカニズムのメモリおよび計算コストは、入力の時空間サイズとともに二次関数的に増加します。このような成長は、入力が多いアプリケーションシナリオでの注意メカ

semantic segmentation

spatio-temporal

arXiv reaDer

dataset

arXiv

attention

U-Net
リンク
畳み込みニューラルネットワークを使用したグリーソン分類に基づく自動前立腺癌診断
arxiv_reader 2020/12/01
組織学的画像を使用したグリーソン分類システムは、前立腺癌の最も強力な診断および予後予測因子です。現在の標準検査は、病理学者によるグリーソンH＆E染色された組織病理学画像の評価です。ただし、それは複雑で

learning

reconstruction

arXiv reaDer

dataset

augmentation

arXiv

attention

classification

CNN
リンク
GRF：3D表現とレンダリングのための一般的な放射輝度フィールドの学習
arxiv_reader 2020/12/01
2D観測からのみ、単一のネットワークで任意に複雑な3Dシーンを表現およびレンダリングできる、シンプルでありながら強力な陰関数を提示します。この関数は、3Dシーンを一般的な輝度フィールドとしてモデル化し

learning

3D

arXiv reaDer

pose

representation

arXiv
リンク
壊れた測地線を介した大規模な微分同相写像の登録方法
arxiv_reader 2020/12/01
縦断的データまたは被験者間データに見られる解剖学的変動は、通常、これらの画像の非剛体レジストレーションによってキャプチャされた、基礎となる変形によって説明されます。静止速度場（SVF）ベースの非剛体レ

arXiv reaDer

metric

manifold

arXiv
リンク
3D点群生成のための幾何学画像表現の学習
arxiv_reader 2020/12/01
3Dオブジェクトの点群を生成する問題を研究します。オブジェクトを計算コストと解像度の制限が非常に大きい3Dボクセルに離散化する代わりに、3D点群生成問題を2Dジオメトリ画像生成問題に変換する新しいジオ

learning

3D

arXiv reaDer

point cloud

dataset

representation

arXiv
リンク
深い画像マットのための親和性を意識したアップサンプリングの学習
arxiv_reader 2020/12/01
アップサンプリングでの親和性の学習は、深いネットワークでペアワイズ相互作用を活用するための効果的かつ効率的なアプローチを提供することを示します。 2次機能は、非ローカルブロックなどのアップサンプリング

learning

reconstruction

arXiv reaDer

affinity

dataset

metric

arXiv
リンク
自己注意を伴う点群のより深いまたはより広いネットワーク？
arxiv_reader 2020/12/01
自己注意によって駆動されるより深いネットワークの普及は、未踏のポイントベースの方法とはまったく対照的です。この論文では、ネットワークを構築するための基本ブロックとして、グループごとの自己注意を提案しま

segmentation

arXiv reaDer

point cloud

dataset

arXiv

classification
リンク
UVid-Net：時間情報を埋め込むことによるUAV空中ビデオの強化されたセマンティックセグメンテーション
arxiv_reader 2020/12/01
空中ビデオのセマンティックセグメンテーションは、環境変化の監視、都市計画、および災害管理における意思決定に広く使用されています。これらの意思決定支援システムの信頼性は、ビデオセマンティックセグメンテー

embedding

UAV

semantic segmentation

localization

arXiv reaDer

optical flow

arXiv

LSTM

pre-training

CNN
リンク
全生存予測のための脳腫瘍の3Dセマンティックセグメンテーション
arxiv_reader 2020/12/01
悪性脳腫瘍である神経膠腫は、患者の生存を改善するために即時の治療を必要とします。神経膠腫の不均一な性質により、特に壊死などの小領域の場合、腫瘍の増強、非増強腫瘍、および浮腫の場合、セグメンテーション

convolutional

3D

semantic segmentation

arXiv reaDer

arXiv

loss function
リンク
サイクルの一貫性を備えたセマンティックセグメンテーションと深度完了のためのマルチタスクGAN
arxiv_reader 2020/12/01
セマンティックセグメンテーションと深度補完は、シーンを理解する上で2つの難しいタスクであり、ロボット工学と自動運転で広く使用されています。最後のレイヤーの変更など、いくつかの小さな変更を使用してこれら

benchmark

semantic segmentation

pooling

reconstruction

arXiv reaDer

dataset

arXiv

GAN

multi-task

autonomous driving
リンク
完全に量子化された画像超解像ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
インテリジェントモバイルデバイスの人気が高まるにつれ、正確でリアルタイムでエネルギー効率の高い画像超解像（SR）推論手法を開発することは実用上非常に重要です。推論効率を改善するための一般的な方法は、モ

benchmark

approximation

super-resolution

arXiv reaDer

dataset

arXiv

quantization
リンク
自動運転車からCOVID-19診断までのゼロショット学習とその応用：レビュー
arxiv_reader 2020/12/01
事前に例を受け取らずに、新しい概念、目的、または新しい医学的疾患の認識を学習するという課題は、ゼロショット学習（ZSL）と呼ばれます。医用画像やその他の実際のアプリケーションなど、ディープラーニングベ

vehicle

zero-shot

one-shot

arXiv reaDer

dataset

arXiv

detection

COVID-19

human

few-shot
リンク
COVID-19の自動検出のために胸部X線画像に適用される人工知能。思慮深い評価アプローチ
arxiv_reader 2020/12/01
COVID-19を診断するために診療所で使用されている現在の標準プロトコルには、分子検査または抗原検査が含まれ、一般に単純な胸部X線で補完されます。組み合わせた分析は、これらの検査の偽陰性のかなりの数

segmentation

arXiv reaDer

dataset

arXiv

detection

interpretation

COVID-19

classification

CNN
リンク
微分同相画像レジストレーションにおける正則化予測のための深層学習
arxiv_reader 2020/12/01
この論文は、微分同相画像レジストレーションの正則化パラメータを推定するための予測モデルを提示します。微分同相変換の滑らかさを制御するパラメーターを自動的に決定する新しいフレームワークを紹介します。私た

learning

3D

regularization

synthesis

arXiv reaDer

arXiv

CNN
リンク
FaceGuard：敵対的な顔画像に対する自己監視型防御
arxiv_reader 2020/12/01
敵対的顔画像に対する一般的な防衛機制は、トレーニングセット内の敵対的摂動に適合しすぎて、目に見えない敵対的攻撃に一般化できない傾向があります。事前に計算された敵対者トレーニングサンプルを利用せずに、多

self-supervised

localization

arXiv reaDer

dataset

face recognition

arXiv

detection

adversarial
リンク
真にシフト不変の畳み込みニューラルネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
畳み込み層とプーリング層の使用のおかげで、畳み込みニューラルネットワークは長い間シフト不変であると考えられていました。ただし、最近の研究では、CNNの出力は、入力のわずかなシフトによって大幅に変化する

pooling

arXiv reaDer

augmentation

arXiv

classification

CNN
リンク
グラフ埋め込みの歪みを防ぐための曲率正則化
arxiv_reader 2020/12/01
グラフ埋め込みに関する最近の研究は、さまざまなアプリケーションで成功を収めています。ほとんどのグラフ埋め込み方法は、グラフ内の近接性を埋め込みスペースのマニホールドに保持します。この近接保存戦略につい

embedding

learning

regularization

manifold

arXiv reaDer

dataset

arXiv
リンク
自由形式のテキスト記述からの静的およびアニメーション化された3Dシーンの生成
arxiv_reader 2020/12/01
自由形式のテキスト記述から一貫性のある有用な画像/ビデオシーンを生成することは、技術的には処理が非常に難しい問題です。同じシーンのテキストによる説明は、人によって大きく異なる場合があります。同じ人の場

3D

synthesis

arXiv reaDer

arXiv

person
リンク
クラスにとらわれないオブジェクト検出
arxiv_reader 2020/12/01
オブジェクト検出モデルは、トレーニング中に表示されるオブジェクトのローカライズと分類に適しています。ただし、検出データセットの作成と注釈付けに関連する困難さとコストのために、トレーニングされたモデルは

learning

arXiv reaDer

dataset

domain

arXiv

detection

adversarial

classification
リンク
E-Pro：顔の検出と認識のためのオイラー角と確率モデル
arxiv_reader 2020/12/01
顔の見え方を最重要視するのは人間の本性です。多くの場合、見栄えは気分が良いことです。また、顔の特徴はこの地球上のすべての個人に固有であり、それはそれが重要な情報の源であることを意味します。この作品は、

arXiv reaDer

face recognition

domain

arXiv

detection

human
リンク
画像ノイズ除去のためのラティスフュージョンネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
この研究では、畳み込みニューラルネットワークにおける特徴融合の新しい方法を提案します。情報の流れを促進し、ディープニューラルネットワークのトレーニングを改善するために、さまざまな機能融合手法が提案され

arXiv reaDer

CNN

arXiv

denoising
リンク
畳み込みアクティベーションマップに基づく複合フルリファレンス画質評価アプローチ
arxiv_reader 2020/12/01
フルリファレンス画質評価（FR-IQA）の目標は、元のリファレンスの対応物を使用して、人間の観察者が知覚する画像の品質を予測することです。この研究では、畳み込み活性化マップから特徴ベクトルをコンパイル

benchmark

arXiv reaDer

metric

arXiv

human

CNN
リンク
ゲーティングの再検討：トレーニング可能なディープマルチレイヤーRNN
arxiv_reader 2020/12/01
リカレントニューラルネットワーク（RNN）用の新しいSTAckable Recurrent cell（STAR）を提案します。これは、広く使用されているLSTMおよびGRUよりもパラメーターが少なく、

arXiv reaDer

arXiv

LSTM

gradient

RNN
リンク
医用画像のためのクロスモーダル情報の最大化：CMIM
arxiv_reader 2020/12/01
病院では、データは特定の情報システムにサイロ化され、患者が受けるさまざまな医用画像検査（CTスキャン、MRI、PET、超音波など）や関連する放射線レポートなどのさまざまなモダリティで同じ情報を利用でき

learning

MRI

segmentation

arXiv reaDer

representation

arXiv

CT

classification
リンク
小規模データでのロバストな部分監視マルチ構造医療画像セグメンテーションに向けて
arxiv_reader 2020/12/01
セマンティックセグメンテーションの深層学習モデルのデータ駆動型の性質には、多数のピクセルレベルの注釈が必要です。ただし、大規模で完全にラベル付けされた医療データセットは、実際のタスクでは利用できないこ

learning

semantic segmentation

arXiv reaDer

dataset

augmentation

domain

arXiv
リンク
3D医療画像セグメンテーションのためのスライス間コンテキスト残余学習
arxiv_reader 2020/12/01
自動化された正確な3D医療画像セグメンテーションは、医療専門家が病気の進行を評価し、迅速な治療スケジュールを作成するのを支援する上で重要な役割を果たします。深い畳み込みニューラルネットワーク（DCNN

learning

3D

segmentation

residual

arXiv reaDer

dataset

arXiv

attention

CNN
リンク
強化された線形変換によるバッチ正規化
arxiv_reader 2020/12/01
バッチ正規化（BN）は、最新のディープネットワークの基本単位であり、複雑なデータ分布に適合するBNの柔軟性を向上させるために線形変換モジュールが設計されています。この論文では、この線形変換モジュールを

benchmark

learning

batch normalization

arXiv reaDer

arXiv
リンク
i3DMM：人間の頭の深く陰的な3D変形可能モデル
arxiv_reader 2020/12/01
フルヘッドの最初の深い陰的3D変形可能モデル（i3DMM）を提示します。以前のモーフィング可能な顔モデルとは異なり、正面の顔のID固有のジオメトリ、テクスチャ、および表現をキャプチャするだけでなく、髪

3D

face

arXiv reaDer

dataset

arXiv

human

disentangling
リンク
AdaBins: 適応ビンを用いた深さ推定
arxiv_reader 2020/12/01
単一のRGB入力画像から高品質の高密度深度マップを推定する問題に対処します。ベースラインのエンコーダーデコーダー畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャから始めて、情報のグローバル処理が全体的な深

estimation

arXiv reaDer

dataset

pose

arXiv

metric

pre-training

CNN
リンク
事前支援ディープラーニングを使用したMR画像の遡及的モーション補正
arxiv_reader 2020/12/01
MRIでは、モーションアーティファクトは最も一般的なタイプのアーティファクトの1つです。画像が劣化し、正確な診断に使用できなくなる可能性があります。動きのアーチファクトを回避または軽減するために、前向

arXiv reaDer

learning

MRI

arXiv
リンク
暗い画像の高速で軽量な復元に向けて
arxiv_reader 2020/12/01
暗くてほぼゼロのルクス条件で高品質の画像をキャプチャする機能は、コンピュータビジョンコミュニティの長年の追求でした。チェンらによる独創的な作品。 [5]は特にこの分野への新たな関心を引き起こし、再建を

robot

edge device

computer vision

reconstruction

arXiv reaDer

arXiv
リンク
DeepSOCIAL：COVID-19パンデミックにおける社会的距離の監視と感染リスク評価
arxiv_reader 2020/12/01
社会的距離は、公共の場所でのCOVID-19の蔓延を最小限に抑えるために、世界保健機関（WHO）が推奨する解決策です。政府および国の保健当局の大多数は、ショッピングセンター、学校、およびその他の対象地

anomaly detection

computer vision

spatio-temporal

arXiv reaDer

action recognition

arXiv

real time

tracking

COVID-19

attention
リンク
MIINet：医療診断をサポートするための画質改善フレームワーク
arxiv_reader 2020/12/01
医用画像は、診断の決定を行う際に医療専門家をサポートするために不可欠で有用なツールです。ただし、撮影された医用画像、特に喉や内視鏡の画像は、通常、かすんでいる、焦点が合っていない、または照明が不均一で

arXiv reaDer

unsupervised

arXiv
リンク
機械学習技術によるルームメイトの互換性検出
arxiv_reader 2020/12/01
私たちの目的は、共通の居住エリアを共有する同性または異性のルームメイト間の互換性をチェックすることを目的とした人工知能システムを開発することです。相手との互換性を決定するいくつかの重要な要素がありま

learning

classification

arXiv reaDer

arXiv

detection

person

human
リンク
深い競争ネットワークを使用した大きなマルチセンサーデータからの堅牢な建物フットプリントの抽出
arxiv_reader 2020/12/01
光学画像や光検出および測距（LiDAR）ポイントクラウドなどのマルチセンサーデータからの建物フットプリント抽出（BFE）は、リモートセンシングアプリケーションのさまざまな分野で広く使用されています。た

convolutional

segmentation

arXiv reaDer

point cloud

dataset

LiDAR

arXiv

detection

quantization
リンク
新しい2段階アプローチを使用したロボットによる把持検出
arxiv_reader 2020/12/01
最近、深層学習がロボットによる把持検出にうまく適用されています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づいて、エンドツーエンドの検出アプローチが数多くあります。しかし、エンドツーエンドのアプロー

learning

robot

real time

arXiv reaDer

dataset

arXiv

detection

CNN
リンク
正規化されたエピポーラエラーの幾何学的解釈
arxiv_reader 2020/12/01
この作業では、正規化されたエピポーラエラーの幾何学的解釈を提供します。特に、次の量に直接関連していることを示します：（1）2つの逆投影光線間の最短距離、（2）2つの境界エピポーラ平面間の二面角、およ

arXiv reaDer

arXiv
リンク
ハイジャック-GAN：意図しない-事前にトレーニングされたブラックボックスGANの使用
arxiv_reader 2020/12/01
Generative Adversarial Networks（GAN）はパフォーマンスの向上を示し、リアリズムのレベルは自然な画像と見分けがつかなくなりつつありますが、これにはデータと計算に対する高

arXiv reaDer

GAN

pre-training

arXiv
リンク
トランスフォーマーによるエンドツーエンドの車線形状予測
arxiv_reader 2020/12/01
車線マーキングを近似曲線として識別するプロセスである車線検出は、自動運転車の車線逸脱警報および適応型クルーズコントロールに広く使用されています。 2つのステップでそれを解決する人気のあるパイプライン-

benchmark

learning

vehicle

arXiv reaDer

dataset

pose

arXiv

detection

interpretation

transformer
リンク
ラベルが正しくないニューラルネットワークの不正確な監視：てんかんへの適用
arxiv_reader 2020/12/01
この作品は、てんかんのコンテキストでニューラルネットワークを使用したビデオ処理のための複数の弱い監視戦略について説明します。発作の発症を研究するために、研究者は脳波の電気的活動を記録するために使用され

video

activity

arXiv reaDer

arXiv

detection

classification

CNN
リンク
自己教師あり対照予測コーディングによる時系列変化点検出
arxiv_reader 2020/12/01
変化点検出技術は、時系列データの傾向とシーケンスの変化をキャプチャして、システムの基本的な動作を説明することを目的としています。 Webサービスの変更や異常を検出することで、アプリケーションの使用傾向

convolutional

anomaly detection

unsupervised

representation learning

self-supervised

arXiv reaDer

contrastive learning

semi-supervised

dataset

arXiv
リンク
複数のオブジェクトを追跡するための準密度の類似性学習
arxiv_reader 2020/12/01
類似性学習は、オブジェクト追跡の重要なステップとして認識されています。ただし、既存の複数オブジェクト追跡方法では、トレーニングの目的としてスパースグラウンドトゥルースマッチングのみを使用し、画像上の有

arXiv

sparse

benchmark

dataset

detection

arXiv reaDer

contrastive learning

MOT
リンク
FreezeNet：ストレージコストの削減によるフルパフォーマンス
arxiv_reader 2020/12/01
プルーニングは、パラメーターをゼロに設定することにより、スパースネットワークを生成します。この作業では、スパース勾配計算を維持しながら、追加のストレージコストを追加することなく、トレーニングの前に適用

gradient

one-shot

pruning

arXiv

sparse

classification

arXiv reaDer
リンク
MRI脳腫瘍セグメンテーションのための変分オートエンコーダとアテンションゲートを備えた2段階カスケードモデル
arxiv_reader 2020/12/01
自動MRI脳腫瘍セグメンテーションは、疾患の診断、監視、および治療計画にとって非常に重要です。この論文では、脳腫瘍の小領域セグメンテーションのための2段階のエンコーダ-デコーダベースのモデルを提案しま

MRI

segmentation

regularization

arXiv reaDer

dataset

arXiv

attention
リンク
OpenKBP：オープンアクセスの知識ベースの計画の壮大な挑戦
arxiv_reader 2020/12/01
この研究の目的は、放射線療法研究における知識ベースの計画（KBP）のための線量予測法の公正で一貫した比較を進めることです。 2020年のAAPMグランドチャレンジであるOpenKBPを主催し、輪郭のあ

benchmark

3D

arXiv reaDer

dataset

arXiv

metric

CT
リンク
十分に訓練されていない代理人を介したクエリフリーの敵対的転送
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットワークは、敵対的な例に対して脆弱です。モデルの入力に小さな摂動が追加され、モデルが誤った予測を出力する原因になります。攻撃が生成される代理モデルをアンダートレーニングすることに

arXiv reaDer

dataset

arXiv

adversarial

gradient

loss function
リンク
ビデオ内の魚の行動を自動検出するための移動トラック
arxiv_reader 2020/12/01
地球温暖化は海洋生態系に深刻な影響を与えると予測されています。魚の行動は、そのような海洋環境の変化の重要な指標です。したがって、ビデオ内の主要な魚の行動の自動識別は、海洋研究者にとって非常に必要なツー

video

trajectory

learning

identification

arXiv reaDer

dataset

LSTM

arXiv

detection
リンク
FPCR-Net：半教師付きオプティカルフロー推定のための特徴ピラミッド相関と残差再構成
arxiv_reader 2020/12/01
オプティカルフローの推定は、ビデオ分析の分野で重要かつ挑戦的な問題です。畳み込みニューラルネットワークのさまざまなセマンティクスレベル/レイヤーの機能は、さまざまな粒度の情報を提供できます。このよう

video

residual

reconstruction

estimation

arXiv reaDer

optical flow

semi-supervised

dataset

arXiv

CNN
リンク
効率的なアテンションネットワーク：プラグを差し込む場所を検索することでアテンションを加速します
arxiv_reader 2020/12/01
最近、多くのプラグアンドプレイ自己注意モジュールが、深い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の内部情報を活用することによってモデルの一般化を強化するために提案されています。以前の作品は、特定の機能

benchmark

reinforcement learning

arXiv reaDer

sparse

arXiv

attention

CNN
リンク
目に見えないドメインに直面するなりすまし防止のための不確実性を意識した物理的にガイドされたプロキシタスク
arxiv_reader 2020/12/01
顔のなりすまし防止（FAS）は、あらゆる種類のなりすまし攻撃から生じる偽の顔から本物の顔を区別しようとします。攻撃にはさまざまな種類があるため、すべての攻撃タイプにまたがるトレーニングデータを取得する

benchmark

learning

face

arXiv reaDer

domain

arXiv

detection

attention
リンク
医療診断における人間と機械の知覚の違い
arxiv_reader 2020/12/01
ディープニューラルネットワーク（DNN）は、画像ベースの医療診断で有望ですが、人間の知覚が不変のままであるデータセットシフトによってパフォーマンスが大幅に低下する可能性があるため、完全に信頼することは

arXiv reaDer

dataset

DNN

arXiv

domain

human
リンク
cMinMax：N次元凸ポリトープの角を見つけるための高速アルゴリズム
arxiv_reader 2020/12/01
ここ数年、拡張現実と仮想現実（AR-VR）の新たな分野は驚異的な成長を遂げました。同時に、計算能力が求められる低コストで高品質のARシステムを開発する傾向があります。特徴点は、これらのリアルタイムフレ

3D

robot

real time

arXiv reaDer

augmentation

arXiv

detection

tracking

SLAM
リンク
投票ベースのアンサンブルは、防御モデルの堅牢性を向上させます
arxiv_reader 2020/12/01
敵対的な摂動に対するロバストモデルの開発は活発な研究分野であり、個々のロバストモデルをトレーニングするために多くのアルゴリズムが提案されています。これらの事前トレーニング済みのロバストモデルを使用して

arXiv reaDer

dataset

arXiv

adversarial

pre-training
リンク
トランスフォーマーを使用した一般的なマルチラベル画像分類
arxiv_reader 2020/12/01
マルチラベル画像分類は、画像に存在するオブジェクト、属性、またはその他のエンティティに対応するラベルのセットを予測するタスクです。この作業では、分類トランスフォーマー（C-Tran）を提案します。これ

transformer

arXiv reaDer

dataset

arXiv

classification

CNN
リンク
テキストセグメンテーションの再考：新しいデータセットとテキスト固有の改良アプローチ
arxiv_reader 2020/12/01
テキストのセグメンテーションは、テキストスタイルの転送やシーンのテキストの削除など、実際のテキスト関連の多くのタスクの前提条件です。しかし、高品質のデータセットと専用の調査の欠如に直面して、この重要な

segmentation

pooling

arXiv reaDer

dataset

arXiv
リンク
目標条件付き階層予測子を使用した長期計画のビジュアルプランニング
arxiv_reader 2020/12/01
将来を予測して計画する能力は、世界で行動するエージェントの基本です。遠い目標に到達するために、複数のタイムスケールで軌道を予測し、最初に目標に向けて大まかな計画を考案し、次に徐々に詳細を入力します。

arXiv reaDer

trajectory

learning

arXiv
リンク
期待される改善の最大化によるCNNのアクティブラーニング
arxiv_reader 2020/12/01
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの深層学習モデルは、コンピュータービジョンや最近では計算生物学など、さまざまな分野で高レベルの有効性を示しています。ただし、効果的なモデルのトレーニングには

learning

computer vision

arXiv reaDer

dataset

domain

arXiv

classification

CNN
リンク
ピクセルからの連続制御における視覚的一般化の測定
arxiv_reader 2020/12/01
自己教師あり学習とデータ拡張により、継続的な制御タスクにおける状態と画像ベースの強化学習エージェント間のパフォーマンスのギャップが大幅に減少しました。ただし、現在の技術が実際の環境で必要とされるさまざ

benchmark

reinforcement learning

self-supervised

face

arXiv reaDer

augmentation

domain

arXiv
リンク
医療用ハイパースペクトル画像分析のための深層学習の傾向
arxiv_reader 2020/12/01
ディープラーニングアルゴリズムは、過去10年間にいくつかの関心分野でアプリケーションへの関心が急激に高まっており、医療用ハイパースペクトルイメージングが特に有望な分野です。これまでのところ、私たちの知

learning

segmentation

arXiv reaDer

domain

arXiv

detection

classification
リンク
デジタル組織病理学のための自己教師あり対照学習
arxiv_reader 2020/12/01
教師なし学習は、機械学習の長年の目標であり、学習がラベル付きデータセットの不足を補うことができる医療画像分析にとって特に重要です。教師なし学習の有望なサブクラスは自己教師あり学習です。これは、生の入力

unsupervised

self-supervised

arXiv reaDer

contrastive learning

dataset

representation

arXiv

saliency
リンク
D-NeRF：動的シーンのニューラル放射輝度フィールド
機械学習と幾何学的推論を組み合わせたニューラルレンダリング技術は、まばらな画像セットからシーンの新しいビューを合成するための最も有望なアプローチの1つとして生まれました。これらの中で、5D入力座標（空間位置と視線方向を表す）をボリューム密度とビューに依存する放射輝度にマッピングするために深いネットワークをトレーニングするニューラル放射輝度フィールド（NeRF）が際立っています。ただし、生成された画像で前例のないレベルのフォトリアリズムを実現したにもかかわらず、NeRFは静的なシーンにのみ適用可能であり、同じ空間位置を異なる画像から照会できます。この論文では、D-NeRFを紹介します。これは、神経放射輝度フィールドを動的ドメインに拡張し、シーン内を移動する単一のカメラから、剛体および非剛体の動きの下でオブジェクトの新しい画像を再構築およびレンダリングできるようにします。この目的のために、時間
arxiv_reader 2020/12/01
機械学習と幾何学的推論を組み合わせたニューラルレンダリング技術は、まばらな画像セットからシーンの新しいビューを合成するための最も有望なアプローチの1つとして生まれました。これらの中で、5D入力座標（空

learning

reasoning

synthesis

arXiv reaDer

dataset

sparse

arXiv

domain

representation
リンク
マルチクラス分類のための深いアーキテクチャの不確実性主導のアンサンブル。胸部X線画像におけるCOVID-19診断への応用
arxiv_reader 2020/12/01
呼吸器疾患は毎年何百万人もの人々を殺しています。これらの病状の診断は、観察者間および観察者内で変動があり、診断と治療を遅らせる、手動の時間のかかるプロセスです。最近のCOVID-19の大流行は、肺炎の

learning

arXiv reaDer

Bayesian

arXiv

COVID-19

classification

CNN
リンク
さまざまな周波数成分に特化したCNNを使用した強いガウスノイズの画像ノイズ除去
arxiv_reader 2020/12/01
画像のノイズ除去への機械学習アプローチでは、ネットワークはノイズの多い画像からクリーンな画像を復元するようにトレーニングされています。この論文では、単一のネットワークに基づく既存の構造とは対照的に、複

denoising

learning

arXiv reaDer

arXiv

gradient

CNN
リンク
CNNベースのポアソン回帰を使用したパッチでの脳病変ボリュームのモデリング
arxiv_reader 2020/12/01
病変の進行を監視することは、臨床反応にとって重要です。病変の体積などの要約統計量は客観的で解釈が容易であり、臨床医が病変の成長または衰退を評価するのに役立ちます。 CNNは、大規模なコンテキスト内で有

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

gradient

CNN
リンク
ナビゲーションのための反復的なビジョンと言語のBERT
arxiv_reader 2020/12/01
多くの視覚言語タスクの精度は、視覚と言語（V＆L）BERTの適用から大幅に恩恵を受けています。ただし、視覚と言語のナビゲーション（VLN）のタスクへのアプリケーションは制限されたままです。この理由の1

pre-training

learning

arXiv

recurrent

attention

BERT

arXiv reaDer

multi-task
リンク
教師なしボリュームベースのMR-CT合成を使用したMRIからの脊柱側弯症の3次元セグメンテーション
Three-dimensional Segmentation of the Scoliotic Spine from MRI using Unsupervised Volume-based MR-CT Synthesis 磁気共鳴（MR）画像からの椎骨のセグメンテーションは困難な作業です。体の軟組織を強調するモダリティの固有の性質により、一般的なしきい値処理アルゴリズムは、MR画像内の骨の検出には効果がありません。一方、骨と周囲の領域とのコントラストが高いため、CT画像から骨をセグメント化する方が比較的簡単です。このため、椎骨の単純なしきい値ベースのセグメンテーションのために、MRドメインとCTドメインの間でクロスモダリティ合成を実行します。ただし、これは、特に脊柱側弯症患者の場合、まれなペアのMR-CTデータの可用性を暗黙的に想定しています。この論文では、脊柱側弯症の棘をセグメント化する
arxiv_reader 2020/12/01
磁気共鳴（MR）画像からの椎骨のセグメンテーションは困難な作業です。体の軟組織を強調するモダリティの固有の性質により、一般的なしきい値処理アルゴリズムは、MR画像内の骨の検出には効果がありません。一方

landmark

unsupervised

segmentation

CT

arXiv

MRI

3D

arXiv reaDer

reconstruction
リンク
ワンステップアブダクティブマルチターゲット学習によるノイズの多いラベルの処理：ヘリコバクターピロリセグメンテーションへの応用
arxiv_reader 2020/12/01
多くの実際のシナリオでは正確なグラウンドトゥルースラベルがないため、ノイズの多いラベルから学習することは重要な懸念事項です。実際には、この懸念に対するさまざまなアプローチは、最初に潜在的にノイズの多い

reasoning

segmentation

arXiv

arXiv reaDer

learning
リンク
半教師あり学習手法を使用した衛星画像による災害後の被害の評価
arxiv_reader 2020/12/01
人道支援団体は、地震、山火事、武力紛争などの災害に対応するために、被害評価の形で正確でタイムリーなデータを必要としています。これは、どの建物や人口密集地が最も影響を受けているかを示します。最近の研究で

arXiv

semi-supervised

satellite

arXiv reaDer

learning
リンク
SFTrack ++：時空間一貫性のある追跡のための高速で学習可能なスペクトルセグメンテーションアプローチ
arxiv_reader 2020/12/01
の主要な固有ベクトルを見つけるための高速3Dフィルタリング定式化を使用して、ビデオからのピクセルのグラフに対してスペクトルクラスタリングアプローチを採用することにより、空間および時間次元にわたって追跡

tracking

clustering

segmentation

representation

video

arXiv

3D

arXiv reaDer

learning
リンク
変形した暗黙のフィールド：学習した密な対応による3D形状のモデリング
arxiv_reader 2020/12/01
カテゴリの3D形状をモデル化し、形状間の密な対応を生成するための新しい変形暗黙フィールド（DIF）表現を提案します。 DIFを使用すると、3D形状は、カテゴリ全体で共有されるテンプレート暗黙フィールド

arXiv

3D

arXiv reaDer

representation
リンク
FrostNet：量子化対応ネットワークアーキテクチャ検索に向けて
arxiv_reader 2020/12/01
INT8量子化は、メモリと計算リソースの使用量を削減するために、エッジデバイスに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を展開するための標準的な手法の1つになっています。既存のモバイルターゲットネット

gradient

quantization

NAS

CNN

arXiv

arXiv reaDer

edge device
リンク
3DSNet：教師なし形状から形状への3Dスタイル転送
arxiv_reader 2020/12/01
ある画像から別の画像にスタイルを転送することは、コンピュータビジョンで広く研究されている人気のあるタスクです。それでも、3D設定での学習ベースのスタイル転送は、ほとんど未踏の問題のままです。私たちの知

unsupervised

mesh

point cloud

computer vision

arXiv

3D

generative

arXiv reaDer

domain

benchmark
リンク
目に見えない摂動：ローリングシャッター効果を利用した物理的な敵対的な例
arxiv_reader 2020/12/01
これまでのところ、カメラベースのコンピュータービジョンの物理的な敵対的な例は、一時停止の標識のステッカー、眼鏡の周りのカラフルな境界線、またはカラフルなテクスチャの3Dプリントオブジェクトなどの目に見

classification

adversarial

computer vision

arXiv

3D

simulation

arXiv reaDer

learning

human
リンク
条件付きGANをトレーニングする方法：幾何学的に構造化された潜在多様体を使用したアプローチ
arxiv_reader 2020/12/01
条件付き生成モデリングでは、通常、入力と出力の間の1対多のマッピングをキャプチャする必要があります。ただし、バニラ条件付きGAN（cGAN）は、潜在シードの変動を無視する傾向があり、その結果、モードが

GAN

arXiv

generative

arXiv reaDer

dataset
リンク
ダンスの学習：オーディオからリアルなダンスモーションを生成するためのグラフ畳み込み敵対的ネットワーク
arxiv_reader 2020/12/01
学習技術を通じて人間の動きを合成することは、アニメーションを作成するための新しいデータキャプチャの要件を緩和するためのますます一般的なアプローチになりつつあります。音楽から自然に動くこと、つまりダンス

metric

synthesis

GCN

adversarial

arXiv

manifold

generative

arXiv reaDer

learning

human
リンク
マルチビューおよびマルチ日付衛星画像とノイズの多いOSMトレーニングラベルを使用した大面積の地理的領域のセマンティックラベリング
arxiv_reader 2020/12/01
複数の重複する衛星画像からの情報とOpenStreetMap（OSM）から派生したノイズの多いトレーニングラベルを組み合わせて、広い地理的領域（100 km ^ 2）の建物や道路に意味的にラベルを付け

CNN

satellite

arXiv

arXiv reaDer

learning

semantic segmentation

human
リンク
地理を意識した自己教師あり学習
arxiv_reader 2020/12/01
対照的な学習方法により、コンピュータービジョンタスクの教師あり学習と教師なし学習のギャップが大幅に狭まりました。この論文では、ラベルのないデータが多いがラベルの付いたデータが少ないリモートセンシングへ

contrastive learning

classification

unsupervised

detection

computer vision

arXiv

arXiv reaDer

benchmark

self-supervised

semantic segmentation
リンク
低遅延のディープスパイキングニューラルネットワークをゼロからトレーニングするためのバッチ正規化の再検討
arxiv_reader 2020/12/01
スパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、スパース、非同期、バイナリイベント（またはスパイク）駆動の処理により、ディープラーニングの代替として最近登場しました。これにより、ニューロモーフィックハ

learning

sparse

SNN

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

dataset
リンク
RIN：単一の画像によるテクスチャ化された人間モデルの回復と模倣
arxiv_reader 2020/12/01
人間の模倣は、人間のポーズと身体の内容を解きほぐすGANの能力によって推進され、最近話題になっています。しかし、最新の手法では3D情報に焦点を当てることはほとんどなく、自己閉塞を回避するために、大量の

differentiable

pose

arXiv

3D

arXiv reaDer

human
リンク
リアルタイムのポートレートマットにはグリーンスクリーンが本当に必要ですか？
arxiv_reader 2020/12/01
グリーンスクリーンのないポートレートマットの場合、既存の作品では、取得にコストがかかる補助入力が必要になるか、計算コストがかかる複数のモデルを使用します。したがって、リアルタイムアプリケーションでは使

real time

video

arXiv

arXiv reaDer

domain

benchmark

self-supervised
リンク
GANにおける解きほぐされた多様体の教師なし発見
arxiv_reader 2020/12/01
最近の生成モデルは写実的な画像を生成できるため、人々は生成プロセスの背後にあるメカニズムを理解しようとしています。解釈可能な生成プロセスは、さまざまな画像編集アプリケーションにとって有益です。この作業

unsupervised

pre-training

loss function

GAN

arXiv

arXiv reaDer

dataset

disentangling
リンク
アンカーフリー物体検出のための定位の不確かさの推定
arxiv_reader 2020/12/01
手術ロボットや自動運転車などの多くのセーフティクリティカルシステムは、センサーノイズや不完全なデータを伴う不安定な環境にあるため、オブジェクト検出器は位置特定予測の信頼性を考慮することが望ましいです。

anchor free

localization

estimation

detection

autonomous driving

robot

arXiv

arXiv reaDer

dataset
リンク
Pose2Pose：表現力豊かな3D人間のポーズとメッシュ推定のための3D位置ポーズガイド3D回転ポーズ予測
arxiv_reader 2020/12/01
以前の3D人間のポーズとメッシュの推定方法は、ほとんどの場合、入力画像から人間の関節の3D回転（つまり、3D回転ポーズ）を予測するためにグローバル画像特徴のみに依存しています。ただし、人間の関節の位置

estimation

mesh

convolutional

pose

arXiv

3D

arXiv reaDer

learning

human

pooling
リンク
NeuralAnnot：野生の表現力豊かな3D人間のポーズとメッシュのトレーニングセット用のニューラルアノテーター
arxiv_reader 2020/12/01
トレーニングデータがないため、野生の画像から表現力豊かな3D人間のポーズとメッシュを復元することは非常に困難です。いくつかの最適化ベースの方法を使用して、GT 2Dポーズから疑似グラウンドトゥルース（

human

arXiv reaDer

dataset

mesh

3D

arXiv

pose
リンク
AdaBeliefオプティマイザ: 観測された勾配の信念によるステップサイズの適応
arxiv_reader 2020/12/01
深層学習のための最も一般的なオプティマイザは、適応型手法(例: Adam)と加速型スキーム(例: 運動量を伴う確率的勾配降下(SGD))に大別される。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような多

gradient

classification

CNN

GAN

arXiv

arXiv reaDer

learning

SGD
リンク
- 2020年12月2日
- 2020年12月1日
- 2020年11月30日

お知らせ

もっと読む

公式Twitter

@HatenaBookmark
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
@hatebu
最新の人気エントリーの配信

キーボードショートカット一覧

j次のブックマーク

k前のブックマーク

lあとで読む

eコメント一覧を開く

oページを開く

設定を変更しましたx