arxiv_readerのブックマーク / 2021年1月8日 - はてなブックマーク

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2021年1月8日のブックマーク (60件)

配布のない、リスクを制御する予測セット
arxiv_reader 2021/01/08
予測タスクのインスタンスごとの不確実性を伝えるために、ユーザー指定のレベルで将来のテストポイントで予想される損失を制御するブラックボックス予測子の設定値予測を生成する方法を示します。私たちのアプローチ

dataset

metric learning

segmentation

classification

arXiv reaDer

arXiv
リンク
TrackFormer：トランスフォーマーを使用したマルチオブジェクトトラッキング
arxiv_reader 2021/01/08
エンコーダーデコーダートランスフォーマーアーキテクチャに基づくエンドツーエンドのマルチオブジェクトトラッキングおよびセグメンテーションモデルであるTrackFormerを紹介します。私たちのアプローチ

segmentation

autoregressive

arXiv reaDer

arXiv

embedding

MOT

transformer

detection

attention
リンク
PVA：ピクセルに合わせたボリュームアバター
arxiv_reader 2021/01/08
フォトリアリティの人間の頭の取得とレンダリングは、仮想テレプレゼンスにとって特に重要な非常に挑戦的な研究問題です。現在、最高の品質は、マルチビューデータで個人固有の方法でトレーニングされたボリュームア

arXiv reaDer

human

arXiv

person

face

3D
リンク
Where2Act：ピクセルから連結3Dオブジェクトのアクションまで
arxiv_reader 2021/01/08
視覚の基本的な目標の1つは、エージェントが環境と有意義に対話できるようにすることです。この論文では、その長期的な目標に向けて一歩を踏み出します。可動部品を備えた関節オブジェクトの押したり引いたりするな

arXiv reaDer

arXiv

action

simulation

3D
リンク
任意の点群での3D機能の自己教師あり事前トレーニング
arxiv_reader 2021/01/08
大きなラベル付きデータセットでの事前トレーニングは、2Dオブジェクト認識、ビデオ分類などの多くのコンピュータービジョンタスクで優れたパフォーマンスを実現するための前提条件です。ただし、最先端の方法でモ

semantic segmentation

classification

arXiv reaDer

arXiv

computer vision

self-supervised

benchmark

detection

3D

point cloud
リンク
BIGPrior：画像復元における事前の幻覚とデータ忠実度の学習の分離に向けて
arxiv_reader 2021/01/08
画像の復元には、さまざまなアルゴリズムと深層学習方法で対処された基本的な画像処理タスクが含まれます。従来の復元アルゴリズムは、暗黙的または明示的に、さまざまな事前確率を活用します。それらの事前設計は手

arXiv reaDer

arXiv

generative

denoising

learning

metric

Bayesian
リンク
エンドツーエンドの完全なプロジェクター補償
arxiv_reader 2021/01/08
完全なプロジェクター補正は、プロジェクターの入力画像を変更して、投影面の幾何学的および測光的外乱を補正することを目的としています。従来の方法は通常、2つの部分を別々に解決し、次善のソリューションに悩

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

pre-training

benchmark

differentiable
リンク
SA-Det3D：自己注意ベースのコンテキストアウェア3Dオブジェクト検出
arxiv_reader 2021/01/08
ほとんどの既存の点群ベースの3Dオブジェクト検出器は、畳み込みのような演算子を使用して、固定重みカーネルを使用してローカルネイバーフッドの情報を処理し、グローバルコンテキストを階層的に集約します。ただ

dataset

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

learning

detection

3D

point cloud
リンク
ベイズモデルを使用したタスク外および分布外の一般化によるアモーダルセグメンテーション
arxiv_reader 2021/01/08
生物学的視覚におけるアモーダルセグメンテーションとは、一部しか見えない場合のオブジェクト全体の知覚を指します。咬合者を透視し、咬合について推論するこの能力は、生物学的視覚に固有のものですが、現在のマシ

segmentation

pose

arXiv reaDer

arXiv

weakly-supervised

reasoning

occlusion

3D

CNN
リンク
L2PF-より速く剪定することを学ぶ
arxiv_reader 2021/01/08
自動運転の分野におけるさまざまなアプリケーションは、特にカメラデータの処理のために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づいています。このようなCNNの最適化は、継続的な開発における主要な課題

compression

arXiv reaDer

autonomous driving

arXiv

action

pruning

vehicle

learning

multi-task

CNN
リンク
学習から再学習へ：ソーシャルロボットナビゲーションのバイアスを減らすためのフレームワーク
arxiv_reader 2021/01/08
ロボット工学と機械学習の飛躍的な進歩により、ロボットは制御された産業空間に限定された状態から、家庭や都市環境で新しい日常業務を実行するようになりました。ロボットの存在を安全かつ人間にとって快適にするた

bias

arXiv reaDer

human

arXiv

robot

learning
リンク
より信頼性の高いAIソリューション：マルチAIの組み合わせを使用した乳房超音波診断
arxiv_reader 2021/01/08
目的：乳がん検診は、現代の女性の健康予防において非常に重要です。 AIシステムに組み込まれている既存のマシンは、臨床医が期待する精度に達していません。インテリジェントシステムの信頼性を高める方法は、一

YOLO

classification

arXiv reaDer

arXiv

detection

super-resolution
リンク
大規模な時間同期された可視および熱顔データセット
arxiv_reader 2021/01/08
顔から自然に放出される熱をキャプチャする熱顔画像は、可視スペクトルの顔画像と比較して可用性が制限されています。研究とアルゴリズム開発のためのこの熱顔画像の不足に対処するために、DEVCOM陸軍研究所の

dataset

landmark

pose

arXiv reaDer

arXiv

stereo

benchmark

face

detection
リンク
胸部X線写真における肺水腫を定量化するための深層学習
arxiv_reader 2021/01/08
目的：胸部X線写真で肺水腫の重症度を分類するための機械学習モデルを開発すること。材料と方法：この後ろ向き研究には、MIMIC-CXR胸部X線写真データセットの64,581人（平均年齢51.71; 54

dataset

classification

arXiv reaDer

semi-supervised

arXiv

pre-training

learning
リンク
意味論的な夜間画像セグメンテーションのための地図誘導カリキュラムドメイン適応と不確実性を意識した評価
arxiv_reader 2021/01/08
夜間のアノテーションを使用せずに昼間のモデルを夜間に適応させることで、意味のある夜間の画像セグメンテーションの問題に対処し、最先端の技術を改善します。さらに、夜間の画像におけるセマンティクスの実質的

dataset

semantic segmentation

arXiv reaDer

human

arXiv

benchmark

domain adaptation

metric
リンク
CHAOSチャレンジ-複合（CT-MR）健康な腹部臓器セグメンテーション
arxiv_reader 2021/01/08
腹部臓器のセグメンテーションは、長年にわたって包括的でありながら未解決の研究分野でした。この10年間で、ディープラーニング（DL）の集中的な開発により、新しい最先端のセグメンテーションシステムが導入

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

CT

learning
リンク
MSED: 臨床睡眠分析のためのマルチモーダル睡眠イベント検出モデル
arxiv_reader 2021/01/08
研究の目的：臨床睡眠分析では、睡眠障害を正しく診断するために睡眠パターンを手動で分析する必要があります。いくつかの研究は、個別の睡眠イベントのスコアリングに大きなばらつきがあることを示しています。覚醒

arXiv reaDer

detection

arXiv

human
リンク
クラスの不均衡を伴う少数のショット学習
arxiv_reader 2021/01/08
少数ショット学習は、クエリセットからの見えないサンプルに一般化するために、サポートセットで指定された限られた数のラベル付きサンプルでモデルをトレーニングすることを目的としています。標準設定では、サポー

arXiv reaDer

arXiv

few-shot

learning
リンク
コンテキスト認識データ拡張とカスケードマスクR-CNNを使用したアセンブリ命令を理解するためのオブジェクト検出
arxiv_reader 2021/01/08
組み立て命令を理解することは、ロボットのタスク計画能力を強化し、高度なロボットアプリケーションを可能にする可能性があります。 2D組み立て指示画像から主要なコンポーネントを認識するために、私たちは主に

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

augmentation

robot

detection

learning

R-CNN
リンク
配布内と配布外のサンプルをブリッジして、識別性を向上させる
arxiv_reader 2021/01/08
本論文はOOD検出のための方法を提案した。 IDサンプルとOODサンプルが明確に分離されているという以前の研究の前提に疑問を投げかけ、2つの中間にあるサンプルを検討し、ネットワークのトレーニングに使用

classification

arXiv reaDer

arXiv

OOD

benchmark

detection
リンク
材料認識における幾何学と照明の共同の役割
arxiv_reader 2021/01/08
物質を観察し、認識することは、私たちの日常生活の基本的な部分です。通常の表示条件下では、周囲のオブジェクトを簡単に識別し、それらが構成されている素材を認識することができます。それにもかかわらず、オブジ

domain

classification

arXiv reaDer

human

arXiv

representation
リンク
再帰型ニューラルネットワークに基づく血管軌道予測のための深層学習法
arxiv_reader 2021/01/08
データ駆動型の方法は、自動識別システム（AIS）データを使用した海上監視の前例のない可能性を開きます。この作業では、過去のAIS観測を使用して深層学習戦略を調査し、数時間の予測期間で将来の船舶の軌道を

dataset

seq2seq

trajectory

arXiv reaDer

LSTM

arXiv

pooling

identification

attention

RNN
リンク
敵対的な例を使用した堅牢なテキストCAPTCHA
arxiv_reader 2021/01/08
CAPTCHA（コンピューターと人間を区別するための完全に自動化されたパブリックチューリングテスト）は、実際のユーザーとボットなどの自動化されたユーザーを区別するために広く使用されているテクノロジーで

arXiv reaDer

SVM

arXiv

adversarial
リンク
高解像度衛星画像における物体検出のための能動学習
arxiv_reader 2021/01/08
機械学習では、アクティブラーニングという用語は、ラベル付けされていない例の大規模なプールからラベル付けするのに最も有用なデータを選択することを目的とした手法を再グループ化します。教師あり深層学習手法は

dataset

arXiv reaDer

arXiv

learning

detection

satellite
リンク
GAN-Control：明示的に制御可能なGAN
arxiv_reader 2021/01/08
生成された画像を明示的に制御してGANをトレーニングするためのフレームワークを紹介します。年齢、ポーズ、表情などの正確な属性を設定することで、生成された画像を制御できます。GANで生成された画像を編集

domain

pose

arXiv reaDer

contrastive learning

arXiv

human

GAN

disentangling

face

3D
リンク
PandaNet：アンカーベースのシングルショットマルチパーソン3Dポーズ推定
arxiv_reader 2021/01/08
最近、3D人間の姿勢推定のためにいくつかの深層学習モデルが提案されています。それにもかかわらず、これらのアプローチのほとんどは、1人の場合にのみ焦点を当てるか、高解像度で数人の3Dポーズを推定します。

dataset

arXiv reaDer

autonomous driving

arXiv

pose estimation

person

human pose estimation

single-shot

detection

3D
リンク
神経変性疾患のマルチモーダル歩行認識
arxiv_reader 2021/01/08
近年、医用画像やその他の感覚データの分析において、単一モダリティベースの歩行認識が広く研究されており、確立されたアプローチのそれぞれに異なる長所と短所があることが認識されています。重要な運動症状として

arXiv reaDer

arXiv

identification

classification
リンク
複雑な画像でのシングルショット3D複数人ポーズ推定
arxiv_reader 2021/01/08
本論文では、複雑な画像における複数人の3D人間の姿勢推定のための新しいシングルショット法を提案した。モデルは、画像内の人間の関節の位置を特定し、それらの3D座標を推定し、これらの予測を完全な人間の骨格

dataset

occlusion

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

pose estimation

embedding

single-shot

human pose estimation

3D
リンク
歩行認識のための関連する時空間カプセルネットワーク
arxiv_reader 2021/01/08
歩行パターンに基づいて人を特定することは困難な作業です。最先端のアプローチは、歩行の時間的または空間的特性の分析に依存しており、歩行認識は通常、単一のモダリティデータ（画像、骨格関節座標、力信号など）

dataset

arXiv reaDer

spatio-temporal

arXiv

recurrent

person

learning

Bayesian
リンク
画像分類のための分布外検出法の実用的評価
arxiv_reader 2021/01/08
画像認識のためのOOD検出法の評価を再考する。より良いOOD検出方法を構築するためにこれまで多くの研究が行われてきましたが、それらのほとんどは実験的評価の方法に関するHendrycksとGimpelの

dataset

domain

classification

arXiv reaDer

arXiv

OOD

detection
リンク
クロスドメインセマンティックセグメンテーションのための不確実性を意識した一貫性の正則化
arxiv_reader 2021/01/08
教師なしドメイン適応（UDA）は、ソースドメインの既存のモデルを、ラベルのないデータのみを使用して新しいターゲットドメインに適応させることを目的としています。多くの敵対者ベースのUDA手法は、不安定性

semantic segmentation

arXiv reaDer

unsupervised

arXiv

regularization

benchmark

domain adaptation
リンク
L6DNet：小さなデータセットでロバストで正確なオブジェクトポーズ推定のためのLight 6DoFネットワーク
arxiv_reader 2021/01/08
オブジェクトの3Dポーズを推定することは、拡張現実またはロボットアプリケーション内で検討できる困難な作業です。この論文では、単一のRGB-D画像から6自由度のオブジェクトポーズ推定を実行するための新し

dataset

classification

arXiv reaDer

arXiv

pose estimation

RGB-D

augmentation

3D

keypoint

CNN
リンク
相互行動認識のための相互作用関係ネットワーク
arxiv_reader 2021/01/08
人と人の相互行動認識（相互作用認識とも呼ばれる）は、人間活動分析の重要な研究分野です。この分野の現在のソリューション（主にCNN、GCN、LSTMが主流）は、相互作用パターンを適切に学習できるように、

dataset

arXiv reaDer

LSTM

arXiv

human

reasoning

action recognition

activity

GCN

CNN
リンク
顕著な物体検出のための漸進的な自己誘導損失
arxiv_reader 2021/01/08
画像内の深層学習ベースの顕著なオブジェクト検出（SOD）を容易にするために、シンプルでありながら効果的なプログレッシブ自己誘導損失関数を提示します。最も関連性の高い作品によって作成された顕著性マップは

dataset

arXiv reaDer

arXiv

saliency

loss function

benchmark

detection

attention
リンク
画像マット化のためのマルチスケール情報アセンブリ
arxiv_reader 2021/01/08
画像のマット化は、コンピュータグラフィックスと視覚における長年の問題であり、主に入力画像の前景の正確な推定として識別されます。前景オブジェクトは、中心体、大粒度の境界、洗練された詳細など、さまざまなレ

arXiv reaDer

arXiv

estimation

CNN
リンク
安全志向の歩行者の動きとシーン占有率の予測
arxiv_reader 2021/01/08
この論文では、安全なナビゲーションに不可欠な、複数の歩行者の動きを予測する自動運転の重要な問題と、それらの共有シーン占有マップについて説明します。私たちの貢献は2つあります。まず、信頼度のしきい値処理

dataset

convolutional

arXiv reaDer

pedestrian

arXiv

metric
リンク
DIRL：Sim-to-Real転送のためのドメイン不変表現学習
arxiv_reader 2021/01/08
シミュレーションで大規模な合成データを生成することは、モデリングの不正確さが現実の世界に一般化されない場合でも、ビジョンベースの深層学習モデルをトレーニングするための実際のデータを収集/ラベル付けする

representation learning

simulation

domain

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

robot

adversarial

sim-to-real

benchmark
リンク
マルチタスク敵対的学習を使用したVHSからHDTVへのビデオ翻訳
arxiv_reader 2021/01/08
ビデオホームシステム（VHS）形式の貴重なビデオアーカイブが大量にあります。ただし、アナログの性質上、品質が悪いことがよくあります。高解像度テレビ（HDTV）と比較すると、VHSビデオは外観がくすんで

video

arXiv reaDer

unsupervised

arXiv

GAN

learning

multi-task

super-resolution
リンク
点群のセマンティックセグメンテーションのための境界を意識した幾何学的エンコーディング
arxiv_reader 2021/01/08
境界情報は2D画像セグメンテーションで重要な役割を果たしますが、特徴抽出であいまいな特徴が生成され、2つのオブジェクト間の遷移領域で誤分類が発生する可能性がある3D点群セグメンテーションでは通常無視さ

semantic segmentation

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

benchmark

3D

point cloud
リンク
いい子は誰ですか？機械学習を使用してリアルタイムで犬の行動を強化する
arxiv_reader 2021/01/08
このホワイトペーパーでは、機械学習と組み込みハードウェアを組み合わせて犬の行動をリアルタイムで識別して報酬を与える自動犬用おやつディスペンサーの開発方法について概説します。画像分類モデルをトレーニング

classification

arXiv reaDer

arXiv

real time

action

quantization

learning
リンク
Dual-Teacher ++：心臓セグメンテーションのための信頼性の高い転送によるドメイン内およびドメイン間知識の活用
arxiv_reader 2021/01/08
注釈の不足は、医療画像分析の分野で長年の問題です。限られた注釈を効率的に活用するために、豊富なラベルなしデータが半教師あり学習でさらに活用され、確立されたクロスモダリティデータがドメイン適応で調査され

dataset

segmentation

arXiv reaDer

semi-supervised

arXiv

CT

learning

domain adaptation
リンク
大規模な場所認識のための効率的な3D点群特徴学習
arxiv_reader 2021/01/08
場所認識のための点群ベースの検索は、変化する環境でのシーンの劇的な外観と照明の変化のために、依然として困難な問題です。検索タスク用の既存の深層学習ベースのグローバル記述子は、通常、大量の計算リソース（

dataset

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

pooling

learning

3D

point cloud
リンク
OAAE：直交化された潜在空間を介したマルチモーダル正規性の場合の新規性検出のための敵対的オートエンコーダ
arxiv_reader 2021/01/08
オートエンコーダ、生成的敵対的ネットワークなどの深い生成モデルを使用したノベルティ検出は、ほとんどの場合、ノベルティスコア関数として画像再構成エラーを取ります。ただし、高次元の画像データには、クラス情

arXiv reaDer

reconstruction

arXiv

GAN

embedding

detection
リンク
ディープラーニングベースの皮膚病変分類のための低コストで高性能なデータ拡張
arxiv_reader 2021/01/08
深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）は、皮膚科医と同等またはそれ以上の皮膚病変分類でかなりの精度を達成していますが、低リソース設定での皮膚がんスクリーニングのためのこれらのモデルの実際の実装

dataset

classification

arXiv reaDer

arXiv

augmentation

detection

CNN
リンク
密な回帰のためのトレーニングなしの不確実性推定：代理としての感度
arxiv_reader 2021/01/08
不確実性の推定は、特にリスクに敏感な領域に適用される場合、コンピュータービジョンの深層学習モデルの堅牢性を評価する上で不可欠なステップです。ただし、ほとんどの最先端の深層学習モデルは、不確実性の推定値

arXiv reaDer

arXiv

computer vision

learning

estimation

Bayesian
リンク
ナレーション付きビデオのサイクルから時間的ダイナミクスを学習する
arxiv_reader 2021/01/08
時間の経過とともに世界がどのように変化するかをモデル化することを学ぶことは、コンピュータービジョンコミュニティにとって挑戦的な問題であることが証明されています。私たちは、視覚と言語で共同で時間サイクル

video

arXiv reaDer

arXiv

action

computer vision

self-supervised

learning
リンク
ゼロショット学習のための属性プロトタイプネットワーク
arxiv_reader 2021/01/08
ゼロショット学習研究の当初から、視覚的属性が重要な役割を果たすことが示されてきました。属性ベースの知識を既知のクラスから未知のクラスに適切に転送するために、統合された属性ローカリゼーション機能を備えた

dataset

representation learning

arXiv reaDer

arXiv

embedding

augmentation

benchmark

zero-shot

localization
リンク
トレーニングプール内の不確実性の減少：医療画像セグメンテーションのためのアクティブラーニング
arxiv_reader 2021/01/08
アクティブラーニングは、機械学習手法の独自の抽象化であり、パッシブ機械学習とは異なり、モデル/アルゴリズムが、モデルに有益な一連のデータポイントの注釈についてユーザーをガイドできます。主な利点は、アク

dataset

adaptation

segmentation

classification

arXiv reaDer

bias

arXiv

CT

MRI
リンク
K部分空間のアンサンブルを使用した部分空間クラスタリング
arxiv_reader 2021/01/08
部分空間クラスタリングは、低次元の線形部分空間の和集合の近くにある点の教師なしグループです。このようなデータの幾何学的特性に直接基づくアルゴリズムは、経験的パフォーマンスが低いか、理論的な保証がないか

dataset

arXiv reaDer

unsupervised

arXiv

synthesis

clustering

affinity

benchmark
リンク
TryOnGAN: レイヤード補間によるボディアウェアトライオン
arxiv_reader 2021/01/08
対象者の画像と衣服を着用している別の人の画像が与えられると、特定の衣服内の対象者を自動的に生成します。私たちの方法の中核となるのは、ポーズ調整されたStyleGAN2潜在空間補間です。これは、各画像の

arXiv reaDer

arXiv

person
リンク
ニューラルスパースボクセルフィールド
arxiv_reader 2021/01/08
古典的なコンピュータグラフィックス技術を使用した実世界のシーンの写真のようにリアルな自由視点レンダリングは、詳細な外観とジオメトリモデルをキャプチャするという難しい手順を必要とするため、困難です。最近

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

human

representation

learning

sparse

3D

differentiable
リンク
COVID-19感染マップの生成と胸部X線画像からの検出
arxiv_reader 2021/01/08
コンピュータ支援診断は、治療を支援し、ウイルスの拡散を防ぐために、正確で即時のコロナウイルス病2019（COVID-19）検出の必要性になっています。多くの研究が、COVID-19診断にディープラーニ

dataset

COVID-19

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

learning

detection

localization
リンク
いくつかのクエリからの適応的で注意深いジオローカリゼーション：ハイブリッドアプローチ
arxiv_reader 2021/01/08
クエリとギャラリーが異なるビジュアルドメインに属している場合、ラベル付きギャラリーに対して特定のクエリ画像をジオローカライズすることが目標である、クロスドメインの視覚的な場所認識のタスクに対処します。

dataset

arXiv reaDer

unsupervised

arXiv

domain adaptation

few-shot

attention
リンク
シングルショットマルチタスク歩行者の検出と行動予測
arxiv_reader 2021/01/08
自動運転車が安全に計画を立てて対話するためには、歩行者の行動を検出して予測することが非常に重要です。この分野ではいくつかの研究が行われていますが、これらの自律型マシンの組み込みハードウェアで動作できる

arXiv reaDer

pedestrian

arXiv

vehicle

single-shot

detection
リンク
HAVANA：個人の再識別のための階層的および変動正規化オートエンコーダ
arxiv_reader 2021/01/08
個人の再識別（Re-ID）は、多くのビデオ監視システムにとって非常に重要です。 Re-IDの識別機能を学習することは、画像空間に大きな変動があるため、課題のままです。たとえば、人間のポーズ、照明、視点

contrastive

video

pose

arXiv reaDer

human

arXiv

person

generative

representation

re-id
リンク
ISETAuto：深度と放射輝度の情報で車両を検出する
arxiv_reader 2021/01/08
自動運転アプリケーションは、2種類のセンサーシステムを使用して車両を識別します。深度検知LiDARと放射輝度検知カメラです。入力が深度マップ（D = d（x、y））、輝度画像（L = r（x、y）の場

LiDAR

vehicle

simulation

autonomous driving

arXiv reaDer

arXiv

detection
リンク
雑然とした背景の下での群集カウントのための地域的および意味論的注意を備えたスケールアウェアネットワーク
arxiv_reader 2021/01/08
群集カウントは、近年ますます注目を集めている公安関連分野で大きな応用価値を示した重要な課題です。現在の研究では、数を数える精度と群集密度の推定が主な関心事です。ディープラーニングの出現はこの分野の発展

benchmark

attention

estimation

arXiv reaDer

arXiv

learning
リンク
ステレオ対応と内視鏡データチャレンジの再構築
arxiv_reader 2021/01/08
内視鏡データのサブチャレンジのステレオ対応と再構築は、中国の深センで開催されたMICCAI2019でのEndovisチャレンジ中に開催されました。タスクは、ブタの死体を使用してキャプチャされた7つのト

stereo

estimation

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

dataset
リンク
敵対的な標的型攻撃に対するパッチワイズ++摂動
arxiv_reader 2021/01/08
ディープニューラルネットワーク（DNN）に対する敵対的攻撃については大きな進歩が見られましたが、特に標的型攻撃の場合、その転送可能性は依然として不十分です。長い間見過ごされてきた背後にある2つの問題が

DNN

gradient

adversarial

arXiv reaDer

arXiv
リンク
オブジェクト検出における分類とローカリゼーションを統合するランキングベースのバランスの取れた損失関数
arxiv_reader 2021/01/08
オブジェクト検出の分類タスクとローカリゼーションタスクの両方に対して、統一された、制限された、バランスの取れた、ランキングベースの損失関数である平均ローカリゼーション-再現率-精度（aLRP）を提案し

detection

classification

arXiv reaDer

loss function

augmentation

arXiv

dataset

metric
リンク
- 2021年1月11日
- 2021年1月8日
- 2021年1月7日

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