arxiv_readerのブックマーク / 2021年3月26日 - はてなブックマーク

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2021年3月26日のブックマーク (154件)

トランスフォーマーによる高忠実度な多元的画像補完
arxiv_reader 2021/03/26
画像の完成は、強力なテクスチャモデリング機能により、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で大きな進歩を遂げました。ただし、いくつかの固有のプロパティ（たとえば、ローカル帰納的事前、空間不変カーネル

reconstruction

transformer

arXiv reaDer

dataset

arXiv

CNN
リンク
Swin Transformer：シフトされたウィンドウを使用した階層的ビジョントランスフォーマー
arxiv_reader 2021/03/26
このホワイトペーパーでは、Swin Transformerと呼ばれる新しいビジョンTransformerを紹介します。これは、コンピュータービジョンの汎用バックボーンとして機能します。 Transfo

transformer

arXiv reaDer

domain

semantic segmentation

arXiv

computer vision

classification

detection

representation
リンク
USB：ユニバーサルスケールのオブジェクト検出ベンチマーク
arxiv_reader 2021/03/26
COCOなどのベンチマークは、オブジェクトの検出において重要な役割を果たします。ただし、既存のベンチマークはスケールの変動が不十分であり、それらのプロトコルは公正な比較には不十分です。この論文では、U

benchmark

arXiv reaDer

domain

dataset

arXiv

detection
リンク
AutoLoss-Zero：一般的なタスクの損失関数を最初から検索する
arxiv_reader 2021/03/26
ディープネットワークのさまざまなコンポーネントの設計を自動化することで、大きな進歩が達成されました。ただし、さまざまな評価指標を使用した一般的なタスクの損失関数の自動設計は、十分に調査されていません。

loss function

arXiv reaDer

dataset

human

arXiv

computer vision

metric
リンク
ThreeDWorldトランスポートチャレンジ：物理的にリアルな具体化されたAIのための視覚的にガイドされたタスクアンドモーションプランニングベンチマーク
arxiv_reader 2021/03/26
ThreeDWorld Transport Challengeと呼ばれる、視覚的にガイドされ、物理学に基づいたタスクとモーションの計画ベンチマークを紹介します。このチャレンジでは、2つの9-DOF関節

benchmark

3D

arXiv reaDer

robot

face

arXiv

action
リンク
神経放射輝度フィールドのリアルタイムレンダリングのためのPlenOctrees
arxiv_reader 2021/03/26
ビューに依存する効果をサポートする八分木ベースの3D表現であるPlenOctreesを使用して、ニューラル放射輝度フィールド（NeRF）をリアルタイムでレンダリングする方法を紹介します。私たちの方法で

3D

reconstruction

arXiv reaDer

video

real time

arXiv

representation
リンク
AgentFormer：社会時間的マルチエージェント予測のためのエージェント対応トランスフォーマー
arxiv_reader 2021/03/26
複数のエージェントの正確な将来の軌道を予測することは自律システムにとって不可欠ですが、複雑なエージェントの相互作用と各エージェントの将来の動作の不確実性のために困難です。マルチエージェントの軌跡を予測

transformer

arXiv reaDer

autonomous driving

trajectory

pedestrian

dataset

attention

arXiv

representation
リンク
正射影損失
arxiv_reader 2021/03/26
ディープニューラルネットワークは、ソフトマックスクロスエントロピー（CE）損失が事実上の目的関数として出現するなど、さまざまな分類タスクで優れたパフォーマンスを実現しています。 CEの損失により、クラ

loss function

arXiv

learning

arXiv reaDer

adversarial

domain

clustering

few-shot

classification

representation
リンク
画像翻訳のためのスケールアップ解きほぐし
arxiv_reader 2021/03/26
画像変換方法は通常、ラベル付けされていない属性をそのままにして、ラベル付けされた属性のセットを操作することを目的としています（トレーニング時にドメインラベルなどの監視として与えられます）。現在の方法は

synthesis

arXiv

learning

arXiv reaDer

disentangling

domain

adversarial

bias

representation
リンク
Faraway-Frustum：Fusionを使用した3Dオブジェクト検出のためのLIDARスパース性の処理
arxiv_reader 2021/03/26
学習した点群表現は、センサーまでの距離が長くなると一般化されません。たとえば、60メートルを超える範囲では、LIDARポイントクラウドのスパース性は、人間でさえオブジェクトの形状を互いに識別できないポ

3D

point cloud

arXiv reaDer

dataset

localization

arXiv

vehicle

detection

representation

LiDAR
リンク
内視鏡検査用の物理的に動機付けられたダウンサンプリングカーネルによるゼロショット超解像
arxiv_reader 2021/03/26
超解像（SR）法は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の開発のおかげで大きな進歩を遂げました。 CNNは、内視鏡画像の品質を向上させるためにうまく採用されています。それでも、内視鏡検査におけるS

self-supervised

super-resolution

unsupervised

reconstruction

synthesis

arXiv reaDer

simulation

zero-shot

arXiv

CNN
リンク
自己教師ありトレーニングはオンライン継続学習を強化します
arxiv_reader 2021/03/26
継続的な学習では、システムは壊滅的な忘却なしに非定常データストリームから段階的に学習する必要があります。最近、ImageNetなどの大規模な画像分類タスクのクラスを段階的に学習するための複数の方法が考

self-supervised

learning

arXiv reaDer

pre-training

dataset

arXiv

classification

representation
リンク
ディープブラインド画像の超解像のための実用的な劣化モデルの設計
arxiv_reader 2021/03/26
想定される劣化モデルが実際の画像のものから逸脱している場合、単一画像の超解像（SISR）法はうまく機能しないことが広く認識されています。いくつかの劣化モデルは、ぼかしなどの追加の要因を考慮に入れていま

super-resolution

synthesis

arXiv reaDer

convolutional

compression

arXiv
リンク
対照的な対照的な自己教師あり表現学習パイプライン
arxiv_reader 2021/03/26
過去数年間で、私たちは自己教師あり表現学習の目覚ましい進歩を目の当たりにしてきました。このパラダイムを通じて学んだ表現の成功と採用にもかかわらず、さまざまなトレーニング方法とデータセットがダウンストリ

self-supervised

benchmark

arXiv reaDer

contrastive

pre-training

dataset

representation learning

arXiv
リンク
埋め込みメモリを使用した深い対照学習の再考
arxiv_reader 2021/03/26
ペアワイズ損失関数は広く研究されており、ディープメトリック学習（DML）のパフォーマンスを継続的に改善することが示されています。ただし、これらは主に単純なおもちゃの例に基づいた直感で設計されており、複

benchmark

embedding

arXiv reaDer

metric learning

contrastive learning

arXiv

loss function
リンク
GridDehazeNet +：単一画像の曇り除去のためのタスク内知識転送を備えた拡張マルチスケールネットワーク
arxiv_reader 2021/03/26
単一画像の曇り除去のために、GridDehazeNet +と呼ばれる拡張マルチスケールネットワークを提案します。これは、前処理、バックボーン、および後処理の3つのモジュールで構成されています。トレーニ

benchmark

synthesis

arXiv

learning

arXiv reaDer

domain

estimation

attention
リンク
レイヤーワイズデータフリーCNN圧縮
arxiv_reader 2021/03/26
データを使用せずにトレーニング済みニューラルネットワークを圧縮するための計算効率の高い方法を紹介します。データフリーネットワーク圧縮の問題を、独立したレイヤーごとの圧縮に分解します。レイヤーごとのトレ

pruning

quantization

arXiv reaDer

generative

compression

arXiv

CNN
リンク
より多くの写真が必要なすべてです：きめ細かいスケッチベースの画像検索のための半教師あり学習
arxiv_reader 2021/03/26
既存の細粒度スケッチベースの画像検索（FG-SBIR）モデルが直面する基本的な課題は、データの不足です。モデルのパフォーマンスは、スケッチと写真のペアがないために大きくボトルネックになっています。写真

semi-supervised

distillation

learning

arXiv reaDer

arXiv
リンク
注意深い正規化
arxiv_reader 2021/03/26
最先端のディープニューラルネットワークでは、機能の正規化と機能の注意の両方がユビキタスになっています。％膨大な量のタスクでパフォーマンスが大幅に向上しました。ただし、これらは通常、個別のモジュールと

benchmark

learning

arXiv reaDer

segmentation

attention

arXiv

classification

detection
リンク
RESA：レーン検出のための反復機能シフトアグリゲーター
arxiv_reader 2021/03/26
車線検出は、自動運転における最も重要なタスクの1つです。さまざまな複雑なシナリオ（たとえば、重度のオクルージョン、あいまいな車線など）と、車線注釈に固有のまばらな監視信号のために、車線検出タスクは依然

benchmark

sparse

arXiv reaDer

occlusion

arXiv

CNN

detection

recurrent
リンク
気象不変オブジェクト検出のための教師なしドメイン分類によるマルチターゲットドメイン適応
arxiv_reader 2021/03/26
物体検出は、自動運転に欠かせない技術です。トレーニング画像の天気がテスト画像の天気と異なる場合、オブジェクト検出器のパフォーマンスは大幅に低下します。ドメイン適応を使用して、ドメインシフトの問題に対処

synthesis

arXiv reaDer

autonomous driving

domain adaptation

dataset

arXiv

classification

unsupervised

detection
リンク
マルチスケールの敵対的注意ゲートを使用して落書きからセグメント化することを学ぶ
arxiv_reader 2021/03/26
ピクセルレベルで注釈が付けられた、大きくてきめの細かい画像セグメンテーションデータセットは、特に注釈にも専門知識が必要な医用画像では取得が困難です。弱教師あり学習は、落書きなどの弱い形式の注釈に依存す

semi-supervised

weakly-supervised

multi-task

arXiv reaDer

adversarial

segmentation

GAN

attention

arXiv
リンク
ディープニューラルネットワークを使用した無人航空機の視覚的検出と追跡：パフォーマンスベンチマーク
arxiv_reader 2021/03/26
無人航空機（UAV）は、過失と悪意のある使用の両方により、航空安全に大きなリスクをもたらす可能性があります。このため、UAVの自動検出と追跡は、空中セキュリティシステムの基本的なタスクです。 UAV検

benchmark

arXiv reaDer

domain

tracking

dataset

pose

arXiv

DNN

detection

UAV
リンク
クラス関係の再考：絶対相対的な教師あり学習と教師なし学習
arxiv_reader 2021/03/26
既存の数ショットの学習方法の大部分は、バイナリラベルを使用して画像の関係を記述します。ただし、このような二項関係は、意思決定の円滑性が欠如しているため、ネットワークに複雑な実世界の関係を教えるには不十

learning

arXiv

arXiv reaDer

dataset

few-shot

classification

unsupervised

representation
リンク
ScanGAN360：360 ^∘画像のリアルなスキャンパスの生成モデル
arxiv_reader 2021/03/26
360 ^∘環境での人間の視線行動のダイナミクスを理解してモデル化することは、コンピュータービジョンと仮想現実における重要な課題です。生成的敵対的アプローチは、目に見えない画像に対して多数の可能なスキ

loss function

arXiv

gaze

arXiv reaDer

simulation

generative

adaptation

human

adversarial

computer vision
リンク
効果的な教師なしドメイン適応型個人再識別のための解きほぐしベースのクロスドメイン機能拡張
arxiv_reader 2021/03/26
教師なしドメイン適応（UDA）個人再識別（ReID）は、個人マッチングのために、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としています。 1つの課題は、トレーニ

approximation

arXiv reaDer

augmentation

domain

person

re-id

arXiv

classification

unsupervised
リンク
画像は16x16ワードの価値がありますが、ビデオの価値は何ですか？
arxiv_reader 2021/03/26
アクション認識の分野における主要な方法は、入力ビデオの空間的次元と時間的次元の両方から情報を抽出しようとします。最先端（SotA）の精度に到達する方法は、通常、ビデオフレームから時間情報を抽象化する方

3D

arXiv

transformer

arXiv reaDer

convolutional

domain

dataset

attention

action recognition

saliency
リンク
StyleLessレイヤー：実際の運転の堅牢性を向上させる
arxiv_reader 2021/03/26
ディープニューラルネットワーク（DNN）は、自動運転車にとって重要なコンポーネントです。大量のラベル付きデータから情報を取得することにより、優れたパフォーマンスを実現します。それでも、データセットがど

arXiv reaDer

autonomous driving

semantic segmentation

dataset

arXiv

vehicle

DNN

detection
リンク
潜在変数拡張による多様なビデオキャプション
arxiv_reader 2021/03/26
テキストの説明でビデオコンテンツを自動的に説明することは困難ですが重要なタスクであり、コンピュータビジョンコミュニティで多くの注目を集めています。これまでの作品は、人間の行動と矛盾する文の多様性を無視

benchmark

arXiv reaDer

GAN

dataset

attention

arXiv

computer vision

CNN

captioning

metric
リンク
アフィン変換によるマルチドメイン学習のためのバイナリマスクのブースト
arxiv_reader 2021/03/26
この作業では、マルチドメイン学習のための新しいアルゴリズムを紹介します。事前にトレーニングされたアーキテクチャと一連のビジュアルドメインが順番に受信されるとすると、マルチドメイン学習の目標は、すべての

benchmark

learning

arXiv reaDer

domain

adaptation

arXiv
リンク
少数のショット学習のための原始的な知識を備えたプロトタイプの完成
arxiv_reader 2021/03/26
数ショットの学習は、いくつかの例で新しいクラスの分類子を学習することを目的とした挑戦的なタスクです。事前トレーニングベースのメタ学習方法は、特徴抽出器を事前トレーニングし、最も近い重心ベースのメタ学習

learning

arXiv

arXiv reaDer

pre-training

few-shot

classification
リンク
NaroNet：高度に多重化された画像からの腫瘍微小環境要素の発見
arxiv_reader 2021/03/26
免疫染色された組織切片から腫瘍特異的微小環境要素（TME）を発見するために多くの努力がなされてきました。ただし、関与するマーカーの数（数十）とそれらの空間的相互作用の複雑さのために、多重免疫染色組織か

self-supervised

identification

embedding

synthesis

learning

arXiv reaDer

dataset

arXiv

classification
リンク
コンセンサス空間でのクラスタリングによる幾何モデルの検索
arxiv_reader 2021/03/26
プログレッシブX +を提案します。これは、ホモグラフィなど、未知の数の幾何学的モデルを見つけるための新しいアルゴリズムです。問題は、明確なポイントツーモデルの割り当てを形成することなく、支配的なモデル

pose estimation

arXiv reaDer

trajectory

real time

clustering

arXiv
リンク
教師なしディープドメイン適応のための潜在ドメインの推測
arxiv_reader 2021/03/26
教師なしドメイン適応（UDA）は、ソースドメインの注釈付きデータからの情報を活用して、ラベル付きデータが利用できないターゲットドメインでモデルを学習する問題を指します。ほとんどのディープUDAアプロー

benchmark

learning

arXiv

arXiv reaDer

domain adaptation

dataset

CNN

classification

unsupervised

representation
リンク
ノイズの多いラベルを使用して学習の一貫性を変換する
arxiv_reader 2021/03/26
ノイズの多いラベルを処理するには、誤ってラベル付けされたサンプルを区別することが重要です。 CoteachingやJoCoRなどの以前の方法では、2つの異なるネットワークを導入して、ノイズの多いサンプ

learning

arXiv reaDer

dataset

arXiv

classification
リンク
Group-CAM：深い畳み込みネットワークのグループスコア加重視覚的説明
arxiv_reader 2021/03/26
本論文では、顕著性マップを生成するために「分割-変換-マージ」戦略を採用する、グループスコア加重クラスアクティベーションマッピング（Group-CAM）と呼ばれる効率的な顕著性マップ生成方法を提案しま

benchmark

arXiv reaDer

convolutional

arXiv

saliency
リンク
生成的-敵対的-ネットワークベースのゴースト認識
arxiv_reader 2021/03/26
現在、ターゲット認識技術は多くの分野で重要な役割を果たしています。ただし、既存の画像情報ベースの方法は、ターゲットの画質の影響を受けます。さらに、一部の方法では画像の再構成も必要であり、これにより追加

reconstruction

arXiv reaDer

GAN

arXiv

detection
リンク
堅牢なクロスレゾリューション顔認識のための階層型ディープCNN特徴セットベースの表現学習
arxiv_reader 2021/03/26
インテリジェント監視および生体認証フォレンジックで重要なクロス解像度顔認識（CRFR）は、低解像度（LR）プローブの顔画像を高解像度（HR）ギャラリーの顔画像と照合する問題を指します。既存の浅い学習ベ

arXiv reaDer

dataset

representation learning

arXiv

CNN

face recognition
リンク
補助ターゲットドメイン指向分類器を使用したドメイン適応
arxiv_reader 2021/03/26
ドメインアダプテーション（DA）は、ラベルが豊富であるが異種のドメインからラベルスケアドメインに知識を転送することを目的としています。これにより、ラベル付けの労力が軽減され、かなりの注目を集めます。ド

benchmark

semi-supervised

learning

arXiv reaDer

domain adaptation

attention

arXiv

classification

bias

representation
リンク
OTCE：クロスドメインクロスタスク表現の転送可能性メトリック
arxiv_reader 2021/03/26
異種データ分布（別名ドメイン）と個別のタスク間での転送学習は、ドメインまたはタスクのいずれかが同じであると想定される従来の転送学習よりも一般的で困難な問題です。ニューラルネットワークベースの機能転送は

arXiv reaDer

representation

domain

transfer learning

dataset

arXiv

classification

metric
リンク
数ショット分類のための複数のドメインからの普遍的な表現学習
arxiv_reader 2021/03/26
この論文では、いくつかのラベル付けされたサンプルから、これまでに見られなかったクラスとドメインの分類器を学習することを目的とした、数ショット分類の問題に注目します。最近の方法では、適応ネットワークを使

benchmark

arXiv

arXiv reaDer

domain

adaptation

representation learning

few-shot

classification
リンク
欠測データに対するロバスト性を備えた深層学習：COVID-19の検出への新しいアプローチ
arxiv_reader 2021/03/26
現在の世界的大流行とRT-PCRテストの限界に照らして、実験室テストと胸部X線を使用してCOVID-19を検出するための新しい深層学習アーキテクチャDFCN（Denoising Fully Conne

learning

arXiv reaDer

denoising

dataset

arXiv

detection

COVID-19

metric
リンク
3D3L：LiDARの詳細な3Dキーポイント検出と説明
arxiv_reader 2021/03/26
強力で軽量な3DLiDARの出現により、さまざまな自律システムでの多くのナビゲーションおよびSLAMアルゴリズムの中心になりました。 ICPなどの非構造化ポイントクラウドで機能するポイントクラウド登録

3D

benchmark

point cloud

arXiv reaDer

SLAM

localization

arXiv

detection

metric

LiDAR
リンク
最適化から変形可能な画像レジストレーションを学習する：展望、モジュール、バイレベルトレーニングおよびそれ以降
arxiv_reader 2021/03/26
従来の変形可能なレジストレーション方法は、画像ペアに対して注意深く設計された最適化モデルを解くことを目的としており、それらの計算コストは非常に高くなります。対照的に、最近の深層学習ベースのアプローチは

3D

arXiv reaDer

segmentation

MRI

dataset

estimation

arXiv

CT

human
リンク
TRADI：不確実性推定のためのディープニューラルネットワークの重み分布の追跡
arxiv_reader 2021/03/26
トレーニング中、ディープニューラルネットワーク（DNN）の重みは、ランダムな初期化からほぼ最適な値に向かって最適化され、損失関数が最小化されます。通常、ウェイトのこの最終状態のみがテスト用に保持されま

benchmark

trajectory

detection

classification

arXiv reaDer

tracking

loss function

OOD

arXiv

semantic segmentation
リンク
不確実性の定量化のためのベイズニューラルネットワークの潜在的な後部のエンコード
arxiv_reader 2021/03/26
ベイジアンニューラルネットワーク（BNN）は、ディープニューラルネットワークの堅牢性と予測の不確実性を改善するための理想的でありながら拡張性のないソリューションと長い間考えられてきました。ネットワーク

benchmark

arXiv reaDer

semantic segmentation

Bayesian

OOD

arXiv

computer vision

classification

detection

metric
リンク
ノイズの多いデータからのマルチフレーム超解像
arxiv_reader 2021/03/26
問題の不適切な性質のため、クリップされたノイズを含む低解像度データから高解像度画像を取得することは、アルゴリズム的に困難です。これまでのところ、そのような問題はほとんど取り組まれておらず、いくつかの既

arXiv reaDer

super-resolution

arXiv
リンク
パッチクラフト：ディープモデリングとパッチマッチングによるビデオノイズ除去
arxiv_reader 2021/03/26
自然画像の非局所的な自己相似性は、さまざまな画像処理の問題を解決するために広く活用されてきました。ビデオシーケンスに関しては、一時的な冗長性があるため、この力を利用することはさらに有益です。画像とビデ

arXiv reaDer

video

denoising

arXiv

CNN
リンク
I3Net：ワンステージオブジェクト検出器を適応させるための暗黙のインスタンス不変ネットワーク
arxiv_reader 2021/03/26
2段階のクロスドメイン検出に関する最近の研究では、より正確な適応結果を達成するために、局所的な特徴パターンが広く調査されています。これらの方法は、領域提案メカニズムとROIベースのインスタンスレベルの

benchmark

regularization

arXiv reaDer

adaptation

dataset

arXiv

detection
リンク
CharacterGAN：いくつかのショットのキーポイントキャラクターアニメーションとポーズ
arxiv_reader 2021/03/26
CharacterGANを紹介します。これは、特定の文字の少数のサンプル（8〜15）でのみトレーニングできる生成モデルです。私たちのモデルは、キーポイントの位置に基づいて斬新なポーズを生成します。これ

arXiv

arXiv reaDer

keypoint

real time

generative

OOD

pose

dataset

few-shot

bias
リンク
捏造された構図学習による人間と物体の相互作用の検出
arxiv_reader 2021/03/26
画像/ビデオから人間と物体の関係を推測する人間と物体の相互作用（HOI）の検出は、高レベルのシーンを理解するための基本的なタスクです。ただし、HOI検出は通常、オブジェクトとの相互作用のオープンなロン

learning

arXiv reaDer

dataset

human

arXiv

detection

representation
リンク
提案削減パラダイムによるビデオインスタンスのセグメンテーション
arxiv_reader 2021/03/26
ビデオインスタンスセグメンテーション（VIS）は、ビデオの各フレームの事前定義されたクラスのすべてのインスタンスをセグメント化して関連付けることを目的としています。以前の方法では、通常、最初にフレーム

benchmark

arXiv reaDer

segmentation

video

tracking

dataset

arXiv
リンク
KiloNeRF：数千の小さなMLPで神経放射輝度フィールドを高速化
arxiv_reader 2021/03/26
NeRFは、ニューラル放射輝度フィールドをRGB画像に適合させることにより、前例のない品質でシーンの新しいビューを合成します。ただし、NeRFでは深い多層パーセプトロン（MLP）を何百万回もクエリする

arXiv reaDer

distillation

arXiv
リンク
精神蒸留：データが不十分な道路シーンの正確なリアルタイムセマンティックセグメンテーション
arxiv_reader 2021/03/26
最近の傾向は、自動運転システムの環境認識のタスクにディープニューラルネットワーク（DNN）の有効性が適用されることを示しています。大規模で完全なデータは細かいDNNをトレーニングできますが、それを収集

arXiv

arXiv reaDer

segmentation

autonomous driving

real time

transfer learning

knowledge distillation

few-shot

DNN
リンク
GyroFlow：ジャイロスコープガイド付き教師なしオプティカルフロー学習
arxiv_reader 2021/03/26
既存のオプティカルフロー方法は、明るさや勾配の一定性などの基本的なオプティカルフローの仮定が破られているため、霧、雨、夜などの困難なシーンでは誤りです。この問題に対処するために、ジャイロスコープをオプ

gradient

learning

arXiv reaDer

dataset

arXiv

unsupervised

optical flow
リンク
AttrLostGAN：再構成可能なレイアウトとスタイルからの属性制御画像合成
arxiv_reader 2021/03/26
レイアウトからの条件付き画像合成は、最近多くの関心を集めています。以前のアプローチでは、オブジェクトの場所とクラスラベルでジェネレーターを条件付けていますが、個々のオブジェクトのさまざまな外観の側面を

arXiv reaDer

dataset

synthesis

arXiv
リンク
OMNet：部分から部分的な点群登録のための重複マスクの学習
arxiv_reader 2021/03/26
点群登録は、多くの計算分野で重要なタスクです。以前の対応マッチングベースの方法では、ポイントごとのスパースフィーチャマッチングに従って3D剛体変換に適合するために、ポイントクラウドに特有の幾何学的構造

3D

learning

sparse

arXiv reaDer

arXiv

point cloud
リンク
クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーションのためのセルフトレーニング
arxiv_reader 2021/03/26
クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーションでは、前のタスクのラベル付きデータにアクセスできません。したがって、新しいクラスを段階的に学習する場合、ディープニューラルネットワークは以前に学習

arXiv reaDer

learning

semantic segmentation

arXiv
リンク
ベクトル化とラスタライズ：スケッチと手書きのための自己教師あり学習
arxiv_reader 2021/03/26
自己教師あり学習は、多くの困難なダウンストリームタスクで優れたパフォーマンスを実現する、ラベルのないデータから強力な表現を学習する効果により、注目を集めています。ただし、監督なしのプレテキストタスクは

self-supervised

learning

arXiv reaDer

arXiv

representation
リンク
協会：あなたのGANに忘れないように注意してください
arxiv_reader 2021/03/26
ニューラルネットワークは壊滅的な忘却の影響を受けやすいです。新しいタスクに適応するときに、以前に取得した知識を保持できません。人間の連想記憶システムに触発されて、私たちは継続的な学習を達成するために連

distillation

learning

reconstruction

arXiv reaDer

GAN

human

arXiv
リンク
SS-SFDA：危険な環境での道路セグメンテーションのための自己監視ソースフリードメイン適応
arxiv_reader 2021/03/26
雨や霧などの悪天候における教師なし道路セグメンテーションの新しいアプローチを紹介します。これには、自己教師あり学習を使用したソースフリードメイン適応（SFDA）の新しいアルゴリズムが含まれます。さらに

self-supervised

distillation

synthesis

arXiv reaDer

segmentation

domain adaptation

dataset

arXiv

unsupervised
リンク
複数のランダムアンカーグラフによる空間スペクトルハイパースペクトル画像分類アンサンブル学習
arxiv_reader 2021/03/26
限られたラベル付きデータの状況にうまく対処するグラフベースの半教師あり学習方法は、実際のアプリケーションで卓越したパフォーマンスを示しています。ただし、ハイパースペクトル画像（HSI）の次元が高いため

semi-supervised

learning

arXiv reaDer

arXiv

classification
リンク
ECINN：可逆ニューラルネットワークからの効率的な反事実
arxiv_reader 2021/03/26
反事実的な例は、入力を変更して分類器の予測クラスを変更する方法を特定します。これにより、ディープニューラルネットワークなどのブラックボックスの性質が開かれます。画像分類のために可逆ニューラルネットワー

arXiv reaDer

classification

generative

arXiv
リンク
FSOCO：コンテキストデータセットのFormula Student Objects
arxiv_reader 2021/03/26
このホワイトペーパーでは、Formula StudentDriverlessコンテストでのビジョンベースのコーン検出システムのコラボレーションデータセットであるFSOCOデータセットを紹介します。これ

arXiv reaDer

segmentation

dataset

human

arXiv

detection
リンク
SSLayout360：360度パノラマからの半教師あり屋内レイアウト推定
arxiv_reader 2021/03/26
近年、半教師あり学習と3D部屋レイアウトの再構築の両方に関する研究が盛んに行われています。この作業では、これら2つのフィールドの共通部分を調査して、ラベル付けされていないデータでより正確な3D屋内シー

3D

semi-supervised

synthesis

learning

reconstruction

arXiv reaDer

pre-training

estimation

arXiv

representation
リンク
MCTSteg：ユニバーサル非加法ステガノグラフィのためのモンテカルロ木探索ベースの強化学習フレームワーク
arxiv_reader 2021/03/26
最近の調査によると、非加法画像ステガノグラフィフレームワークは、歪み分布を調整することでセキュリティパフォーマンスを効果的に向上させます。ただし、私たちが知る限り、既存の非加法提案はすべて手作りのポリ

arXiv reaDer

domain

reinforcement learning

human

arXiv

detection
リンク
SketchGNN：グラフニューラルネットワークを使用したセマンティックスケッチセグメンテーション
arxiv_reader 2021/03/26
フリーハンドベクトルスケッチのセマンティックセグメンテーションとラベリングのための畳み込みグラフニューラルネットワークであるSketchGNNを紹介します。入力ストロークベースのスケッチをグラフとして

arXiv reaDer

convolutional

semantic segmentation

GNN

dataset

arXiv

metric
リンク
MBA-VO：モーションブラー対応の視覚オドメトリ
arxiv_reader 2021/03/26
モーションブラーは、視覚オドメトリ法に残っている主要な課題の1つです。より長い露光時間が必要な暗い場所では、カメラの動きが比較的遅い場合でもモーションブラーが発生する可能性があります。この論文では、露

arXiv reaDer

trajectory

dataset

odometry

arXiv
リンク
説明性ガイド付きマルチサイトCOVID-19CT分類
arxiv_reader 2021/03/26
胸部CTの放射線科医による検査は、COVID-19症例をスクリーニングするための効果的な方法です。この作業では、このプロセスの自動化における3つの課題、（i）監視対象のポジティブケースの数の制限、（i

embedding

arXiv reaDer

augmentation

arXiv

CT

classification

COVID-19
リンク
JDSR-GAN:仮面超解像のための効率的な共同学習ネットワークの構築
arxiv_reader 2021/03/26
COVID-19ウイルスを予防することの重要性が増すにつれて、ほとんどのビデオ監視シナリオで取得される顔画像は、マスクと同時に低解像度になります。ただし、これまでの顔の超解像ソリューションのほとんどは

super-resolution

loss function

arXiv reaDer

video

occlusion

denoising

attention

arXiv

face

COVID-19
リンク
時空間特徴を学習するための畳み込みニューラルネットワークに基づくフレームレートアップコンバージョン検出
arxiv_reader 2021/03/26
ユーザーフレンドリーで強力なビデオ編集ツールの進歩により、誰でも目立つ視覚的な痕跡を残すことなくビデオを簡単に操作できます。代表的な時間領域操作であるフレームレートアップコンバージョン（FRUC）は、

learning

arXiv reaDer

video

dataset

arXiv

CNN

detection
リンク
ループを閉じる：解きほぐされた画像変換による共同の雨の生成と除去
arxiv_reader 2021/03/26
既存の深層学習ベースの画像ドレイン方法は、合成雨画像の有望なパフォーマンスを達成しており、通常、鮮明な画像とシミュレートされた雨の対応物のペアに依存しています。ただし、これらの方法では、単純化された合

synthesis

arXiv

arXiv reaDer

disentangling

dataset

adversarial
リンク
調和した物体検出のためのローカリゼーションと分類の変調
arxiv_reader 2021/03/26
オブジェクト検出には、2つのサブタスクが含まれます。つまり、画像内のオブジェクトをローカライズし、それらをさまざまなカテゴリに分類します。既存のCNNベースの検出器では、ローカリゼーションと分類の間に

learning

arXiv reaDer

dataset

localization

arXiv

classification

detection

metric
リンク
分割との対比：ノイズの多いラベルを使用した学習のための自己管理型事前トレーニング
arxiv_reader 2021/03/26
ノイズの多いラベル（LNL）メソッドを使用した学習の成功は、完全な（ノイズの多い）トレーニングセットを使用して標準の教師ありトレーニングが実行されるウォームアップステージの成功に大きく依存します。この

self-supervised

semi-supervised

learning

arXiv reaDer

pre-training

arXiv
リンク
FixBi：教師なしドメイン適応のためのドメインスペースの橋渡し
arxiv_reader 2021/03/26
ドメイン不変表現を学習するための教師なしドメイン適応（UDA）手法は、目覚ましい進歩を遂げました。ただし、ほとんどの研究は、ソースドメインからターゲットドメインへの直接的な適応に基づいており、大きなド

unsupervised

learning

representation

domain adaptation

arXiv reaDer

arXiv
リンク
Soft-IntroVAE：内省的変分オートエンコーダーの分析と改善
arxiv_reader 2021/03/26
最近導入されたイントロスペクティブ変分オートエンコーダー（IntroVAE）は、優れた画像生成を示し、画像エンコーダーを使用した償却推論を可能にします。 IntroVAEの主なアイデアは、VAEエンコ

loss function

reconstruction

arXiv reaDer

OOD

arXiv

unsupervised

detection
リンク
画像の超解像のための非対称CNN
arxiv_reader 2021/03/26
ディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去5年間、低レベルの視覚に広く適用されてきました。さまざまなアプリケーションの性質に応じて、適切なCNNアーキテクチャの設計が開発されます。ただし

residual

super-resolution

learning

arXiv reaDer

arXiv

saliency

CNN
リンク
bpMRIでの前立腺癌検出のための3D畳み込みニューラルネットワークでの臨床アプリオリのエンコード
arxiv_reader 2021/03/26
解剖学的事前情報は、U-Netアーキテクチャに基づく最先端の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）にドメイン固有の臨床知識を注入するための実行可能な媒体である可能性があると仮定します。バイパラメトリ

3D

arXiv reaDer

U-Net

adaptation

attention

arXiv

CNN

detection
リンク
クロスイテレーションバッチ正規化
arxiv_reader 2021/03/26
バッチ正規化のよく知られた問題は、ミニバッチサイズが小さい場合に効果が大幅に低下することです。ミニバッチにいくつかの例が含まれている場合、正規化が定義されている統計は、トレーニングの反復中にそれから確

arXiv reaDer

batch normalization

estimation

arXiv

classification

detection
リンク
効率的なニューラルネットワーク推論のための量子化法の調査
arxiv_reader 2021/03/26
抽象数学的計算がデジタルコンピュータでの計算に適応されるとすぐに、それらの計算における数値の効率的な表現、操作、および通信の問題が発生しました。数値表現の問題に強く関連しているのは、量子化の問題です。

quantization

arXiv reaDer

arXiv

computer vision

representation
リンク
不確実性を意識した回帰のための確率的順序埋め込みの学習
arxiv_reader 2021/03/26
不確実性が唯一の確実性です。データの不確実性のモデリングは、特に制約のない設定での回帰に不可欠です。従来、直接回帰の定式化が考慮され、不確実性は、出力空間を確率分布の特定のファミリーに変更することによ

embedding

learning

arXiv reaDer

estimation

arXiv

classification
リンク
TCL：トレーニング可能なクリッピングレイヤーを使用したANNからSNNへの変換
arxiv_reader 2021/03/26
スパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、アナログニューラルネットワーク（ANN）と比較して、SNNのイベント駆動型操作が大幅に低い電力を提供するため、エッジデバイスで有望です。 SNNを効率的

arXiv reaDer

edge device

dataset

arXiv

SNN
リンク
カラー眼底画像における網膜血管セグメンテーションのための文脈情報強化畳み込みニューラルネットワーク
arxiv_reader 2021/03/26
正確な網膜血管セグメンテーションは、カラー眼底画像分析における挑戦的な問題です。自動網膜血管セグメンテーションシステムは、臨床診断と眼科研究を効果的に促進することができます。技術的には、この問題は、さ

learning

arXiv reaDer

segmentation

U-Net

dataset

arXiv

CNN
リンク
オブジェクト性を意識した少数ショットのセマンティックセグメンテーション
arxiv_reader 2021/03/26
いくつかのショットのセマンティックセグメンテーションモデルは、いくつかの注釈付きの例から学習した後、画像をセグメント化することを目的としています。彼らにとっての重要な課題は、過剰適合です。以前の作業で

learning

arXiv

arXiv reaDer

semantic segmentation

few-shot
リンク
SuPer Deep：特徴抽出のための深層学習を使用したロボット組織操作のための外科的知覚フレームワーク
arxiv_reader 2021/03/26
手術におけるロボット自動化には、手術道具の正確な追跡と変形可能な組織のマッピングが必要です。外科的知覚フレームワークに関するこれまでの研究では、外科用ツールと組織追跡の機能を開発するために多大な努力

pose estimation

reconstruction

arXiv reaDer

transfer learning

tracking

dataset

robot

arXiv
リンク
ボトムアップの人間の姿勢推定のためのヒートマップ回帰の再考
arxiv_reader 2021/03/26
ヒートマップ回帰は、今日の人間の姿勢推定方法で最も一般的な選択肢になっています。グラウンドトゥルースヒートマップは通常、すべての骨格キーポイントを2Dガウスカーネルでカバーすることによって構築されます

pose estimation

human pose estimation

arXiv reaDer

keypoint

arXiv
リンク
Gaussian Guided IoU：オブジェクト検出に関するバランスの取れた学習のためのより良いメトリック
arxiv_reader 2021/03/26
ほとんどのアンカーベースの検出器では、Intersection over Union（IoU）が、トレーニング中にアンカーのターゲットを割り当てるために広く利用されています。ただし、IoUは、アンカー

benchmark

learning

arXiv reaDer

attention

arXiv

localization

bias

detection

metric
リンク
それ：大規模な堅牢性を改善するための2つの頭の敵対的なトレーニング
arxiv_reader 2021/03/26
敵対的訓練の多くの変種が提案されており、ほとんどの研究は比較的少数のクラスの問題に焦点を合わせています。この論文では、大規模な多クラスのImageNetデータセットを処理するように設計された2ストリー

loss function

arXiv

learning

arXiv reaDer

domain

dataset

adversarial

classification
リンク
産業用X線回路基板の画像のはんだ接合部のディープラーニングベースの欠陥検出
arxiv_reader 2021/03/26
品質管理は、エレクトロニクス製造において非常に重要です。電子回路の製造方法が改善されるにつれて、プリント回路基板（PCB）の組み立て中にはんだ欠陥が発生する可能性が高まっています。 X線イメージング

3D

learning

arXiv reaDer

dataset

human

arXiv

detection
リンク
HoliCity：全体的な3D構造を学習するための都市規模のデータプラットフォーム
arxiv_reader 2021/03/26
HoliCityは、豊富な構造情報を持つ都市規模の3Dデータセットです。現在、このデータセットには、解像度が13312×6656の6,300の実世界のパノラマがあり、20 km ^ 2を超えるロンド

3D

reconstruction

arXiv reaDer

segmentation

augmentation

dataset

localization

arXiv

estimation
リンク
代理ラグランジュ緩和を使用した再トレーニングなしのディープニューラルネットワークプルーニングの有効化
arxiv_reader 2021/03/26
ネットワークプルーニングは、ディープニューラルネットワークの計算コストとモデルサイズを削減するために広く使用されている手法です。ただし、一般的な3段階のパイプライン、つまりトレーニング、プルーニング、

YOLO

pruning

arXiv reaDer

compression

dataset

arXiv

classification

detection
リンク
信頼ラベルと射影損失関数を使用した機械学習のためのクラス類似性の活用
arxiv_reader 2021/03/26
機械学習に使用されるクラスラベルは相互に関連性があり、特定のクラスラベルは互いに類似しています（たとえば、猫と犬の画像は猫と車の画像よりも類似しています）。クラス間のこのような類似性は、モデルがクラス

loss function

learning

arXiv reaDer

clustering

dataset

arXiv
リンク
フリーハンドスケッチ認識用のマルチグラフトランスフォーマー
arxiv_reader 2021/03/26
フリーハンドスケッチの意味のある表現を学習することは、信号のスパース性とスケッチの高レベルの抽象化を考えると、依然として難しい課題です。既存の手法は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用し

learning

transformer

arXiv reaDer

GNN

arXiv

CNN

representation

RNN
リンク
完全畳み込みネットワークによるエンドツーエンドのオブジェクト検出
arxiv_reader 2021/03/26
完全畳み込みネットワークに基づく主流の物体検出器は、印象的なパフォーマンスを達成しました。それらのほとんどは、手作業で設計された非最大抑制（NMS）後処理を必要としますが、これは完全なエンドツーエンド

3D

arXiv reaDer

convolutional

dataset

arXiv

classification

detection
リンク
大きなマージン学習の最近の進歩
arxiv_reader 2021/03/26
このホワイトペーパーは、大規模マージントレーニングの最近の進歩とその理論的基盤の調査として役立ちます。主に、過去10年間でコミュニティの大規模データの最も著名な機械学習モデルである（非線形）ディープニ

learning

arXiv reaDer

arXiv

classification

DNN
リンク
PSF-LO：パラメータ化されたセマンティック機能ベースのライダーオドメトリ
arxiv_reader 2021/03/26
Lidar odometry（LO）は、自動運転の信頼性が高く正確な多数のローカリゼーションおよびマッピングシステムの重要なテクノロジーです。最先端のLO手法は、通常、幾何学的情報を利用して点群登録を

benchmark

arXiv reaDer

autonomous driving

odometry

localization

arXiv

estimation

CNN

point cloud

LiDAR
リンク
医用画像に基づく腫瘍サブ領域分析における人工知能：レビュー
arxiv_reader 2021/03/26
医用画像は癌の診断と治療に広く使用されており、人工知能（AI）は医用画像分析のさまざまなタスクで大きな成功を収めています。この論文では、医用画像におけるAIベースの腫瘍サブ領域分析について概説します。

arXiv reaDer

unsupervised

arXiv
リンク
数ショット学習のためのメタフィルターによる動的アライメントの学習
arxiv_reader 2021/03/26
非常に限られた数ショット（サポート）の例で学習した知識を適応させることによって新しいクラスを認識することを目的とする数ショット学習（FSL）は、コンピュータービジョンにおける重要な未解決の問題のままで

benchmark

learning

arXiv

arXiv reaDer

adaptation

few-shot

computer vision
リンク
STA-VPR：視覚的な場所認識のための時空間アライメント
arxiv_reader 2021/03/26
最近、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく方法が、視覚的場所認識（VPR）の分野で人気を博しています。特に、CNNの中間層の特徴は、手作りの特徴や高層の特徴よりも、大幅な外観の変化に対して

arXiv reaDer

spatio-temporal

domain

dataset

arXiv

CNN
リンク
個人の再識別のための一般化可能なオムニスケール表現の学習
arxiv_reader 2021/03/26
効果的な人物再識別（re-ID）モデルは、似たような人物を区別するための識別力と、適応なしでデータセット全体に展開するための一般化可能な特徴表現を学習する必要があります。このホワイトペーパーでは、両方

unsupervised

arXiv reaDer

convolutional

person

domain adaptation

re-id

dataset

arXiv

CNN

representation
リンク
変形可能なマルチスケール画像レジストレーションのためのテスト時間トレーニング
arxiv_reader 2021/03/26
登録は医療用ロボット工学の基本的なタスクであり、モーション分析、術中追跡、画像セグメンテーションなどの多くのダウンストリームタスクにとって重要なステップであることがよくあります。 ANTやNiftyR

3D

residual

arXiv reaDer

segmentation

video

tracking

arXiv
リンク
MetaAlign：教師なしドメイン適応のためのドメインアラインメントと分類の調整
arxiv_reader 2021/03/26
教師なしドメイン適応（UDA）の場合、ドメインシフトの影響を軽減するために、多くのアプローチでは、敵対的学習によって、または統計を明示的に調整することにより、特徴空間内のソースドメインとターゲットドメ

learning

arXiv

arXiv reaDer

domain adaptation

adversarial

classification

unsupervised

detection
リンク
高速空中追跡のためのシャムアンカー提案ネットワーク
arxiv_reader 2021/03/26
ビジュアルトラッキングの領域では、ほとんどのディープラーニングベースのトラッカーは精度を強調しますが、効率は捨てます。したがって、無人航空機（UAV）などのモバイルプラットフォームでの実際の展開は妨げ

benchmark

arXiv reaDer

domain

tracking

arXiv

anchor free

UAV
リンク
NeurVPS：コニックコンボリューションによるニューラル消失点スキャン
arxiv_reader 2021/03/26
画像内の消失点を検出するためのジオメトリにヒントを得た畳み込み演算子を備えた、シンプルでありながら効果的なエンドツーエンドのトレーニング可能なディープネットワークを提供します。従来の畳み込みニューラ

synthesis

arXiv reaDer

dataset

arXiv

CNN

detection
リンク
オブジェクトにとらわれない視覚測定のためのワンショット学習に基づく関心抽出ネットワークの輪郭プリミティブ
arxiv_reader 2021/03/26
画像輪郭ベースの視覚測定は、ロボット操作や産業オートメーションに広く適用されています。さまざまな種類のオブジェクトに便利に再利用できる、オブジェクトにとらわれないビジョンシステムの実現は魅力的です。ワ

dataset

one-shot

learning

arXiv reaDer

robot

arXiv
リンク
敵対的なゲームを介したディープフェイクフォレンジック
arxiv_reader 2021/03/26
AIベースの顔の偽造（つまり、ディープフェイク）の進歩に伴い、人々はその乱用についてますます懸念を抱いています。このような偽造を認識するために分類（ディープフェイク検出とも呼ばれる）モデルをトレーニン

arXiv

arXiv reaDer

deepfake

face

adversarial

classification

detection
リンク
DSIC：動的サンプル-マルチスケールオブジェクト検出用の個別化コネクタ
arxiv_reader 2021/03/26
ディープラーニングの大成功のおかげでオブジェクト検出はマイルストーンに達しましたが、スケールの変動は依然として重要な課題です。マルチレベル機能の統合は、従来の機能ピラミッドネットワーク（FPN）とその

arXiv reaDer

learning

detection

arXiv
リンク
ドメイン適応に向けた注意の進化について
arxiv_reader 2021/03/26
より良い教師なしドメイン適応（UDA）に向けて。最近、研究者はさまざまなドメイン条件付き注意モジュールを提案し、有望な進歩を遂げています。ただし、アテンションの構成、つまりアテンションモジュールのタイ

benchmark

arXiv reaDer

domain adaptation

attention

arXiv

human

unsupervised
リンク
自己教師あり学習の再考：小さいことは美しい
arxiv_reader 2021/03/26
自己教師あり学習（SSL）、特に対照学習は、近年大きな進歩を遂げています。ただし、これらの方法に共通するテーマは、教師あり深層学習シナリオから学習パラダイムを継承することです。現在のSSLメソッドは、

self-supervised

arXiv reaDer

contrastive learning

dataset

arXiv
リンク
識別的および生成的継続学習のための効率的な特徴変換
arxiv_reader 2021/03/26
ニューラルネットワークが実際のアプリケーションにますます適用されるにつれて、忘れることなく分布シフトと順次タスク学習に対処するメカニズムが重要になります。ネットワーク拡張を組み込んだ方法は、壊滅的な忘

arXiv reaDer

generative

learning

arXiv
リンク
タスク指向の低線量CT画像のノイズ除去
arxiv_reader 2021/03/26
医療用CTの広範な使用により、患者への放射線量に対する一般の懸念が高まっています。放射線量を減らすと、CT画像のノイズとアーチファクトが増加し、放射線科医の判断だけでなく、下流の医療画像分析タスクのパ

learning

arXiv reaDer

denoising

arXiv

CT
リンク
限られたサンプルからの集合的な自己教師あり特徴学習
arxiv_reader 2021/03/26
自己教師あり学習（SSL）は、限られたトレーニングデータと注釈の不足の問題に対処する効率的なアプローチです。 SSLの重要な部分は、監視信号を定義し、効果的な機能表現に向けて学習を推進するプロキシタス

3D

self-supervised

loss function

multi-task

learning

arXiv reaDer

representation

arXiv

classification

metric
リンク
セマンティックセグメンテーションのための証拠となる完全畳み込みネットワーク
arxiv_reader 2021/03/26
完全畳み込みネットワーク（FCN）と画像セマンティックセグメンテーション用のDempster-Shaferレイヤーで構成されるハイブリッドアーキテクチャを提案します。いわゆる証拠FCN（E-FCN）で

learning

arXiv reaDer

convolutional

semantic segmentation

arXiv

classification
リンク
ディープメトリック学習のための階層プロキシベースの損失
arxiv_reader 2021/03/26
プロキシベースのメトリック学習損失は、収束が速く、トレーニングの複雑さが低いため、ペアベースの損失よりも優れています。ただし、既存のプロキシベースの損失は、サンプルの記述と照合に役立つ可能性のあるクラ

arXiv reaDer

dataset

metric learning

arXiv
リンク
カメラ配置のキラル領域
arxiv_reader 2021/03/26
Aに表示されるP ^ 3のサブセットである射影カメラA = {0A_1、\ dots、A_m {1}の配置のカイラルドメインを紹介します。これは、キラリティーの古典的な定義を一般化して、P ^ 3のす

arXiv reaDer

domain

reconstruction

arXiv
リンク
弱教師あり時間的行動局在化のためのハイブリッド注意メカニズム
arxiv_reader 2021/03/26
トレーニングビデオにはアクションのグラウンドトゥルースの時間的位置がないため、弱く監視された時間的アクションのローカリゼーションは困難なビジョンタスクです。トレーニング中のビデオレベルの監視のみで、ほ

activity

weakly-supervised

arXiv reaDer

video

dataset

attention

arXiv

localization

classification

action
リンク
対照学習による視覚表現の伝達可能性に関する広範な研究
arxiv_reader 2021/03/26
特に最近の自己教師あり対照学習法の成功により、視覚表現学習は目覚ましい進歩を遂げました。教師あり対照学習は、対照する場所を選択するためにラベルを活用することにより、クロスエントロピーの対応する学習より

self-supervised

arXiv

arXiv reaDer

contrastive learning

domain

dataset

representation learning

few-shot

detection
リンク
密集した群衆の中で歩行者の頭を追跡する
arxiv_reader 2021/03/26
混雑したビデオシーケンスで人間を追跡することは、視覚的なシーンを理解する上で重要な要素です。群集密度の増加は、人間の可視性に挑戦し、既存の歩行者トラッカーのスケーラビリティをより高い群集密度に制限しま

arXiv reaDer

video

pedestrian

tracking

dataset

re-id

arXiv

detection

metric
リンク
射影：人工知能における人間のような推論のメカニズム
arxiv_reader 2021/03/26
人工知能システムは、プログラムされたものや訓練されたものとは異なる状況に知識を適用する人間の能力にまだ匹敵することはできません。トップダウン情報（モデルから）を利用した推論の視覚的オブジェクト認識方法

reasoning

arXiv reaDer

domain

human

arXiv
リンク
医療領域拡大のための壊滅的な忘却への対処
arxiv_reader 2021/03/26
モデルの脆弱性は、実際の医療環境でディープラーニングモデルを展開する際の重要な懸念事項です。ある機関で高いパフォーマンスを発揮するモデルは、他の機関でテストするとパフォーマンスが大幅に低下する可能性が

learning

arXiv reaDer

domain

batch normalization

dataset

arXiv

pooling
リンク
小児WbMRIにおける教師なし異常検出の3D推論
arxiv_reader 2021/03/26
現代の深い教師なし学習法は、さまざまな医用画像モダリティ全体で疾患を検出するための大きな期待を示しています。以前の生成モデリングアプローチは、正常な2D画像スライスの分布を学習することで異常検出を正常

3D

reasoning

learning

arXiv reaDer

generative

MRI

arXiv

anomaly detection

unsupervised
リンク
Social-STAGE：時空間マルチモーダル将来軌道予測
arxiv_reader 2021/03/26
この論文は、ランキングによるマルチモーダルな将来の軌道予測の問題を考察します。ここで、マルチモダリティとランキングは、それぞれ、複数のもっともらしいパス予測とそれらの予測の信頼性を指します。ソーシャル

arXiv reaDer

convolutional

spatio-temporal

trajectory

dataset

arXiv

metric
リンク
一般的なイベント境界の検出：イベントセグメンテーションのベンチマーク
arxiv_reader 2021/03/26
このホワイトペーパーでは、ビデオ全体をチャンクにセグメント化する、分類法のない一般的なイベント境界を検出するための新しいベンチマークとともに、新しいタスクを紹介します。時間的ビデオセグメンテーションと

benchmark

arXiv reaDer

segmentation

video

dataset

human

arXiv

action

detection
リンク
最も転送可能な表現を学習するためのコンテキストガイド付き畳み込みニューラルネットワーク
arxiv_reader 2021/03/26
非常に大きなラベル付きデータセットで広範囲にトレーニングされたDeepConvolutional Neural Networks（CNN）は、入力パターンの推論的に強力な機能を認識し、目的のコンテンツ

unsupervised

learning

arXiv reaDer

dataset

arXiv

classification

CNN

representation
リンク
堅牢なドメイン適応
arxiv_reader 2021/03/26
教師なしドメイン適応（UDA）は、ラベル付きのソースドメインから、データ分布が異なるラベルなしのターゲットドメインに知識を転送するために広く使用されています。広範な研究により、深層学習モデルは敵対的な

benchmark

learning

arXiv

arXiv reaDer

contrastive

domain adaptation

adversarial

classification

unsupervised
リンク
股関節X線画像における骨密度推定のための半教師あり学習
arxiv_reader 2021/03/26
骨塩密度（BMD）は、骨粗鬆症の臨床的に重要な指標であり、通常、二重エネルギーX線吸収測定法（DEXA）によって測定されます。 DEXA装置と検査へのアクセスが制限されているため、骨粗鬆症は診断や治療

semi-supervised

learning

arXiv reaDer

dataset

estimation

arXiv
リンク
マルチメディア技術とロバストなアルゴリズムの調査
arxiv_reader 2021/03/26
マルチメディアテクノロジーは現在、より実用的で実生活で展開可能であり、アルゴリズムは、ディープラーニング、信号処理、触覚、コンピュータービジョン、ロボット工学、医療マルチメディア処理などのさまざまな研

learning

arXiv reaDer

tracking

pose

human

arXiv

face

computer vision
リンク
2次元および3次元の医用画像を分類するための局所的に無秩序なテンソルネットワーク
arxiv_reader 2021/03/26
テンソルネットワークは、高ランクのテンソルを低ランクのテンソルのネットワークに分解するものであり、主に量子多体問題の分析に使用されてきました。テンソルネットワークは、画像分類に焦点を当てた教師あり学習

3D

learning

arXiv reaDer

dataset

arXiv

classification

representation
リンク
眼科診断のための説明可能な深層学習法の定量的および定性的評価
arxiv_reader 2021/03/26
背景：ディープラーニングなどのアルゴリズムによって行われた決定についての説明が不足しているため、複数の問題に関する非常に正確な結果にもかかわらず、臨床コミュニティによる受け入れが妨げられています。最近

learning

arXiv reaDer

dataset

arXiv

explainable
リンク
CheXbreak：胸部X線を解釈する深層学習モデルの誤分類の識別
arxiv_reader 2021/03/26
胸部X線解釈のための深層学習モデルを臨床現場に統合する上での主な障害は、それらの失敗モードの理解の欠如です。この作業では、最初に胸部X線モデルが誤分類する可能性のある患者のサブグループがあるかどうかを

identification

learning

arXiv reaDer

interpretation

arXiv
リンク
ローリングシャッター視覚慣性オドメトリの初期化のためのくりこみ
arxiv_reader 2021/03/26
この論文では、ローリングシャッターカメラを備えた視覚慣性オドメトリシステムの初期化問題を扱います。初期化は、慣性信号を使用し、それらを視覚データと融合するための前提条件です。カナタニの繰り込みスキーム

arXiv reaDer

odometry

arXiv

computer vision

bias
リンク
属性の交絡を軽減するためのGANとの一致したサンプル選択
arxiv_reader 2021/03/26
性別や年齢などの保護された属性に関する視覚システムのバイアスを測定することは、これらのシステムが社会で広く使用されるようになるため、重要です。ただし、ベンチマークデータセットの属性間の有意な相関関係に

benchmark

arXiv reaDer

GAN

dataset

human

arXiv

bias
リンク
3Dでの監視されていないオブジェクト中心のビデオ生成と分解
arxiv_reader 2021/03/26
ビデオの生成モデリングへの自然なアプローチは、動画を動くオブジェクトの合成として表現することです。最近の作品は、ゆっくりと変化する背景上に2Dスプライトのセットをモデル化していますが、それらを生み出す

3D

arXiv reaDer

segmentation

tracking

generative

arXiv

unsupervised

detection

depth prediction
リンク
DRANet：教師なしクロスドメイン適応のための表現と適応ネットワークのもつれを解く
arxiv_reader 2021/03/26
この論文では、教師なしクロスドメイン適応のために、画像表現を解きほぐし、潜在空間で視覚的属性を転送するネットワークアーキテクチャであるDRANetを紹介します。ドメインを共有する関連機能を学習する既存

learning

arXiv reaDer

disentangling

semantic segmentation

domain adaptation

arXiv

classification

unsupervised

representation
リンク
自動運転車の正面動的オブジェクトの3D追跡のためのフレームワーク
arxiv_reader 2021/03/26
自動運転車では、正面の動的オブジェクトの認識と3D追跡の両方が重大な問題ですが、本質的な問題としての深度推定は、単眼カメラを使用した場合の困難な問題になります。カメラとオブジェクトの両方が動いているた

3D

YOLO

arXiv reaDer

real time

tracking

estimation

arXiv

vehicle

monocular
リンク
TagMe：ビデオでのGPS支援自動オブジェクト注釈
arxiv_reader 2021/03/26
高精度のオブジェクト検出モデルをトレーニングするには、大きくて多様な注釈付きデータセットが必要です。ただし、これらのデータセットの作成は、人間のアノテーターに依存しているため、時間と費用がかかります。

arXiv reaDer

video

dataset

human

arXiv

detection
リンク
多様なブランチブロック：インセプションのようなユニットとしての畳み込みの構築
arxiv_reader 2021/03/26
畳み込みニューラルネットワーク（ConvNet）のユニバーサルビルディングブロックを提案して、推論時間のコストをかけずにパフォーマンスを向上させます。このブロックは、Diverse Branch Bl

arXiv reaDer

semantic segmentation

arXiv

classification

CNN

detection

pooling
リンク
私の動きがあなたのポーズについて教えてくれること：自己監視型単眼3D車両検出器
arxiv_reader 2021/03/26
単眼カメラデータから自動運転車（AV）に対する観測車両の向きを推定することは、6DoFポーズを推定する際の重要な構成要素です。この観測された車両の周囲に3Dバウンディングボックスを配置するための現在の

3D

self-supervised

arXiv reaDer

pre-training

odometry

pose

estimation

arXiv

detection

monocular
リンク
逆合成による前景色の予測
arxiv_reader 2021/03/26
自然な画像マットでは、目標は画像内の前景オブジェクトの不透明度を推定することです。この不透明度は、前景と背景が透明な領域でブレンドされる方法を制御します。近年、深層学習の進歩により、完全に自動化された

learning

arXiv reaDer

estimation

arXiv

RNN
リンク
FAIR1M：高解像度リモートセンシング画像におけるきめ細かい物体認識のためのベンチマークデータセット
arxiv_reader 2021/03/26
ディープラーニングの急速な発展に伴い、多くのディープラーニングベースのアプローチがオブジェクト検出タスクで大きな成果を上げています。ディープラーニングはデータ駆動型の方法であることが一般的に知られてい

benchmark

learning

arXiv reaDer

dataset

arXiv

classification

detection
リンク
Mip-NeRF：アンチエイリアシングニューラルラディアンスフィールドのマルチスケール表現
arxiv_reader 2021/03/26
ニューラルラディアンスフィールド（NeRF）で使用されるレンダリング手順では、ピクセルごとに1つの光線でシーンをサンプリングするため、トレーニングまたはテスト画像がさまざまな解像度でシーンコンテンツを

arXiv reaDer

dataset

representation

arXiv
リンク
高密度予測のためのビジョントランスフォーマー
arxiv_reader 2021/03/26
高密度予測タスクのバックボーンとして畳み込みネットワークの代わりにビジョントランスフォーマーを活用するアーキテクチャであるデンスビジョントランスフォーマーを紹介します。ビジョントランスフォーマーのさま

transformer

arXiv reaDer

convolutional

semantic segmentation

dataset

estimation

arXiv

representation

monocular
リンク
敵対的学習によるロバストで正確なオブジェクト検出
arxiv_reader 2021/03/26
データ拡張は、高性能の深部画像分類器をトレーニングするための事実上のコンポーネントになっていますが、オブジェクト検出の可能性は十分に検討されていません。ほとんどの最先端のオブジェクト検出器は、事前にト

benchmark

arXiv

arXiv reaDer

augmentation

domain

pre-training

localization

adversarial

classification

detection
リンク
RA-BNN：敵対的なビットフリップ攻撃を同時に防御し、精度を向上させるための堅牢で正確なバイナリニューラルネットワークの構築
arxiv_reader 2021/03/26
最近開発された敵対的なウェイトアタック、別名ビットフリップアタック（BFA）は、非常に少量のモデルパラメータの摂動でディープニューラルネットワーク（DNN）のパフォーマンスを損なうことに大きな成功を収

arXiv

arXiv reaDer

dataset

adversarial

DNN
リンク
DRO：Structure-from-Motion用のディープリカレントオプティマイザー
arxiv_reader 2021/03/26
機械学習技術を使用してモーションから構造（SfM）の問題を研究することへの関心が高まっています。以前の方法は、画像から深度マップおよびカメラポーズへのマッピングを直接学習しますが、最近の作業では、学習

learning

arXiv reaDer

pose

arXiv

RNN
リンク
ディープニューラルネットワークの新しいトレーニングフレームワーク
arxiv_reader 2021/03/26
知識の蒸留は、知識を大きなモデルから小さなモデルに移すプロセスです。このプロセスでは、小さいモデルは大きいモデルの一般化能力を学習し、大きいモデルのパフォーマンスに近いパフォーマンスを維持します。知識

benchmark

arXiv reaDer

pre-training

dataset

knowledge distillation

arXiv
リンク
自己教師あり事前トレーニングは自己教師あり事前トレーニングを改善します
arxiv_reader 2021/03/26
自己教師あり事前トレーニングは、多くのコンピュータービジョンタスクに有益であることが証明されていますが、費用と時間のかかる計算、大量のデータが必要であり、データの増大に敏感です。以前の研究では、Ima

self-supervised

arXiv reaDer

augmentation

dataset

arXiv

computer vision

representation
リンク
MetaSAug：ロングテール視覚認識のためのメタセマンティック拡張
arxiv_reader 2021/03/26
実世界のトレーニングデータは通常、ロングテール分布を示します。ここでは、いくつかの多数派クラスが残りの少数派クラスよりもかなり多くのサンプルを持っています。この不均衡は、バランスの取れたトレーニングセ

arXiv reaDer

learning

augmentation

arXiv
リンク
教師なしアクションセグメンテーションのための時間的に重み付けされた階層的クラスタリング
arxiv_reader 2021/03/26
アクションセグメンテーションは、ビデオ内の意味的に一貫した視覚的概念の境界を推測することを指し、多くのビデオ理解タスクにとって重要な要件です。このタスクやその他のビデオ理解タスクでは、監視されたアプロ

weakly-supervised

arXiv reaDer

segmentation

video

clustering

dataset

arXiv

unsupervised

action
リンク
3D変換グループの接空間逆伝播
arxiv_reader 2021/03/26
3D変換グループSO（3）、SE（3）、およびSim（3）を含む計算グラフのバックプロパゲーションを実行する問題に対処します。 3D変換グループは、3Dビジョンやロボット工学で広く使用されていますが、

arXiv reaDer

3D

arXiv
リンク
Meta-DETR：クラス間相関を利用した画像レベルの少数ショットオブジェクト検出
arxiv_reader 2021/03/26
少数ショットのオブジェクト検出は、注釈付きの例をいくつか使用して、新しいオブジェクトを検出することを目的としています。以前の研究では、メタ学習が有望なソリューションであることが証明されており、それらの

benchmark

arXiv

arXiv reaDer

localization

few-shot

classification

detection

representation
リンク
前景テクスチャのデカップリングと置換に基づくドメインシフトのためのカートンデータセット合成方法
arxiv_reader 2021/03/26
産業用アプリケーション向けのオブジェクト検出モデルを迅速に展開する上での大きな障害の1つは、大きな注釈付きデータセットがないことです。現在、包括的な製薬ロジスティクス会社（CPLC）、eコマースロジス

synthesis

reconstruction

arXiv reaDer

segmentation

domain

dataset

arXiv

R-CNN

detection
リンク
DanceFormer：パラメトリックモーショントランスフォーマーを使用した音楽調整済み3Dダンス生成
arxiv_reader 2021/03/26
この作品では、音楽全体から鮮やかなダンスを生み出すことができる新しいディープラーニングフレームワークを提案します。問題をモーション状態パラメータのフレームの生成として定義する以前の作品とは対照的に、ア

3D

learning

arXiv

transformer

arXiv reaDer

dataset

pose

attention

adversarial

human
リンク
Graph-SIM：歩行者行動予測のためのグラフベースの時空間相互作用モデリング
arxiv_reader 2021/03/26
都市環境における自動運転車にとって最も重要でありながら困難なタスクの1つは、特に交差点での近くの歩行者の将来の行動を予測することです。行動の予測は、多くの社会的および環境的要因、特に道路利用者間の相互

benchmark

3D

arXiv reaDer

pedestrian

clustering

dataset

arXiv

vehicle

action

metric
リンク
- 2021年3月29日
- 2021年3月26日
- 2021年3月25日

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