[B! Bayesian][pre-training] [2ページ] arxiv_readerのブックマーク

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Bayesianとpre-trainingに関するarxiv_readerのブックマーク (49)

ベイジアン最適化と自己蒸留の出会い
arxiv_reader 2023/04/26
ベイジアン最適化 (BO) は、複数のトレーニング試行からの観察に基づいて、有望なハイパーパラメーター構成を繰り返し提案することにより、モデルのパフォーマンスの向上に大きく貢献してきました。ただし、以

Bayesian

pre-training

learning

semi-supervised

classification

arXiv reaDer

arXiv
リンク
プラグアンドプレイ分割ギブスサンプラー: ベイジアン推論に深い生成事前分布を埋め込む
arxiv_reader 2023/04/24
このホワイトペーパーでは、変数分割を利用して事後分布から効率的にサンプリングする、確率的プラグアンドプレイ (PnP) サンプリングアルゴリズムを紹介します。分割ギブスサンプリング (SGS

generative

denoising

Bayesian

embedding

pre-training

arXiv

arXiv reaDer
リンク
NF-ULA: イメージング逆問題のための正規化フロープライアを使用したランジュバンモンテカルロ
arxiv_reader 2023/04/18
逆問題を解くためのベイジアン法は、従来の方法に代わる強力な方法です。これは、ベイジアンアプローチが問題の確率論的記述を提供し、解の不確実性を定量化する機能を提供するためです。一方、データに基づくモデ

arXiv

reconstruction

learning

Bayesian

pre-training

CT

representation

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.09100v2
arxiv_reader 2023/03/17
ビジョン言語の事前トレーニング済みモデルのダウンストリームアプリケーションでは、効果的なプロンプトの構築に大きな関心が寄せられています。骨の折れる手動設計を必要とするか、点推定問題としてプロンプト

arXiv

estimation

dataset

learning

pre-training

generative

arXiv reaDer

Bayesian
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.06920v2
arxiv_reader 2023/03/14
近年、ディープニューラルネットワークはセマンティックセグメンテーションの最先端技術を定義しており、その予測は定義済みのセマンティッククラスのセットに制限されています。それらは、自動運転などのア

semantic segmentation

detection

benchmark

estimation

CNN

Bayesian

pre-training

arXiv

arXiv reaDer

OOD
リンク
DDFM: マルチモダリティ画像融合のためのノイズ除去拡散モデル
arxiv_reader 2023/03/14
マルチモダリティ画像融合は、異なるモダリティを組み合わせて、機能的なハイライトやテクスチャの詳細など、各モダリティの補完的な機能を保持する融合画像を生成することを目的としています。強力な生成事前確率を

Bayesian

pre-training

arXiv

arXiv reaDer

generative

denoising
リンク
組み込みシステムにおけるリアルタイムセマンティックセグメンテーションの不確実性
arxiv_reader 2023/01/23
自動運転車やヒューマンコンピューターインタラクションなどの分野でセマンティックセグメンテーションモデルを適用するには、リアルタイムの予測機能が必要です。リアルタイムアプリケーションに対処する

Bayesian

real time

human

semantic segmentation

arXiv

arXiv reaDer

vehicle

pre-training
リンク
FactorMatte: 再構成タスクのためのビデオマッティングの再定義
arxiv_reader 2022/11/07
再構成タスクにより適した反事実的ビデオ合成の観点から、ビデオマッティング問題の代替定式化である「ファクターマッティング」を提案します。ファクターマッティングの目的は、ビデオのコンテンツを独立した

arXiv

video

synthesis

Bayesian

3D

arXiv reaDer

dataset

pre-training
リンク
ソースフリードメイン適応のための変分モデルの摂動
arxiv_reader 2022/10/20
私たちは、ソースドメインで事前にトレーニングされたモデルをターゲットドメインにデプロイするタスクを行う、ソースフリードメイン適応を目指しています。課題は、ソースドメインからターゲットドメインへの分

arXiv

arXiv reaDer

domain adaptation

learning

benchmark

pre-training

Bayesian
リンク
透過型電子顕微鏡画像のセグメンテーションと品質検出のための事前学習済みニューラルネットワークのアンサンブル
arxiv_reader 2022/09/07
電子顕微鏡データセットの自動分析には、トレーニングデータセットのサイズの制限、サンプルの品質や実験条件の変動によって引き起こされるデータ分布の変動など、複数の課題があります。トレーニング済みのモデル

semantic segmentation

U-Net

pre-training

Bayesian

detection

arXiv reaDer

tracking

arXiv

classification

pose
リンク
自己教師あり学習のためのハイパーパラメータとデータ拡張の重要性について
arxiv_reader 2022/07/19
自己教師あり学習（SSL）は、分類やその他のタスクの事前トレーニング方法として頻繁に使用されるディープラーニング研究の非常に活発な分野になっています。ただし、この分野での急速な進歩には代償が伴います。

learning

arXiv

Bayesian

classification

dataset

self-supervised

augmentation

arXiv reaDer

pre-training
リンク
実世界の画像ノイズ除去のためのロバストなディープアンサンブル法
arxiv_reader 2022/06/09
最近、深層学習ベースの画像ノイズ除去方法は、合成または収集された実世界のトレーニングデータに基づくさまざまなノイズ除去モデルが学習されたトレーニングセットと同じ分布のテストデータで有望なパフォーマンス

super-resolution

synthesis

benchmark

arXiv reaDer

U-Net

pre-training

denoising

arXiv

Bayesian

dataset
リンク
損失を事前にトレーニングする：有益な事前確率を使用した簡単なベイジアン転送学習
arxiv_reader 2022/05/23
ディープラーニングは、ソースタスクで学習した初期化から開始して、大規模な基盤モデルをダウンストリームタスクで微調整する転移学習パラダイムにますます移行しています。ただし、初期化には、ソースタスクに関す

arXiv reaDer

classification

self-supervised

pre-training

segmentation

transfer learning

Bayesian

arXiv
リンク
BDIS：リアルタイムステレオ手術画像マッチングのためのベイズ密逆検索法
arxiv_reader 2022/05/09
ステレオスコープベースの低侵襲手術（MIS）では、高密度ステレオマッチングは、3D形状回復、AR、VR、およびナビゲーションタスクで不可欠な役割を果たします。多数のディープニューラルネットワーク（DN

DNN

arXiv reaDer

3D

real time

estimation

stereo

arXiv

Bayesian

synthesis

pre-training
リンク
固定の事前訓練された特徴抽出器に基づくベイズモデルによる継続学習
arxiv_reader 2022/04/29
ディープラーニングは、さまざまなアプリケーションで人間レベルのパフォーマンスを示しています。ただし、現在の深層学習モデルは、新しいクラスを学習するときに古い知識を壊滅的に忘れることを特徴としています。

classification

pre-training

pose

arXiv

learning

arXiv reaDer

human

generative

Bayesian
リンク
沿道 LiDAR 物体検出のための加重ベイジアンガウス混合モデル
arxiv_reader 2022/04/22
背景モデリングは、静的な背景成分を差し引くことによって移動するターゲットを検出するインテリジェント監視システムに広く使用されています。ほとんどの道路脇のLiDARオブジェクト検出方法は、多くのフレーム

arXiv

detection

pre-training

real time

3D

sparse

LiDAR

point cloud

arXiv reaDer

representation
リンク
教師なし深層学習とChan-Veseモデルの出会い
arxiv_reader 2022/04/15
Chan-Vese（CV）モデルは、画像セグメンテーションにおける古典的な領域ベースの方法です。ただし、その区分的に一定の仮定は、実際のアプリケーションに常に当てはまるとは限りません。多くの改善が提案

unsupervised

dataset

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

pre-training

learning

Bayesian
リンク
ハイパースペクトル画像再構成におけるマスクの不確実性のモデリング
arxiv_reader 2022/04/13
最近、ハイパースペクトルイメージング（HSI）は、特に符号化開口スナップショットスペクトルイメージング（CASSI）システムに基づくものについて、ますます研究の注目を集めています。既存のディープHSI

reconstruction

attention

estimation

arXiv reaDer

Bayesian

pre-training

arXiv

learning
リンク
グラフベースのセルフチューニングネットワークを介したキャリブレーションされたハイパースペクトル画像の再構成
arxiv_reader 2022/01/03
最近、ハイパースペクトルイメージング（HSI）は、特に符号化開口スナップショットスペクトルイメージング（CASSI）システムに基づくものについて、ますます研究の注目を集めています。既存のディープHSI

attention

arXiv

reconstruction

arXiv reaDer

Bayesian

pre-training

estimation

learning
リンク
深層生成モデルを使用したベイジアン画像再構成
arxiv_reader 2021/12/10
機械学習モデルは通常、ペアの (入力、出力) データを使用して、エンドツーエンドで監視された設定でトレーニングされます。例には、(低解像度、高解像度の) 画像のペアでトレーニングする最近の超解像メ

MRI

Bayesian

face

dataset

reconstruction

arXiv

pre-training

arXiv reaDer

generative

super-resolution
リンク
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