[B! batch normalization][3D] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

batch normalizationと3Dに関するarxiv_readerのブックマーク (13)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2407.06043v1
arxiv_reader 2024/07/09
batch normalization

point cloud

semantic segmentation

self-supervised

classification

LiDAR

arXiv reaDer

domain adaptation

arXiv

3D
リンク
アトラスに注目してください: 堅牢な 3D 医用画像セグメンテーションのためのアトラスガイドによるテスト時間適応方法
arxiv_reader 2024/02/28
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、トレーニング (ソース) データ分布とは異なるターゲットデータでテストすると、パフォーマンスが低下することがよくあります。特に医療画像アプリケーシ

arXiv

CNN

3D

segmentation

domain adaptation

batch normalization

arXiv reaDer

unsupervised

attention
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.00313v1
arxiv_reader 2023/12/04
arXiv reaDer

estimation

representation

batch normalization

semantic segmentation

computer vision

arXiv

classification

regularization

3D
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.00641v2
arxiv_reader 2023/10/04
bias

3D

CNN

pose

MRI

arXiv reaDer

transformer

arXiv

regularization

batch normalization
リンク
Ada3D : 適応推論による空間冗長性の活用による効率的な 3D オブジェクト検出
arxiv_reader 2023/07/18
ボクセルベースの手法は、自動運転における 3D 物体検出の最先端のパフォーマンスを達成しました。ただし、計算コストとメモリコストが膨大であるため、リソースに制約のある車両への適用には課題が生じま

LiDAR

detection

arXiv reaDer

3D

pose

representation

batch normalization

point cloud

arXiv

autonomous driving
リンク
アトラスに注目してください: 堅牢な 3D 医用画像セグメンテーションのためのアトラスガイドによるテスト時間適応方法
arxiv_reader 2023/07/05
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、トレーニング (ソース) データ分布とは異なるターゲットデータでテストすると、パフォーマンスが低下することがよくあります。特に医療画像アプリケーシ

unsupervised

arXiv reaDer

arXiv

segmentation

domain adaptation

batch normalization

3D

attention

CNN
リンク
ハイパースペクトル画像のノイズ除去のための改善された準再帰型ニューラルネットワーク
arxiv_reader 2022/11/29
ハイパースペクトル画像は、その豊富なスペクトルバンドのためにユニークで有用ですが、その後、堅牢で強力な HSI 復元アルゴリズムを構築するために、空間スペクトル相関とスペクトルに沿ったグローバル相関

learning

arXiv reaDer

3D

denoising

arXiv

batch normalization

RNN
リンク
医療画像セグメンテーションのためのオンザフライテスト時間適応
arxiv_reader 2022/03/14
医用画像の深層学習ベースのソリューションにおける主要な問題の1つは、モデルがトレーニングされたものとは異なるデータ分布でテストされた場合のパフォーマンスの低下です。テスト時にソースモデルをターゲットデ

unsupervised

convolutional

arXiv

zero-shot

segmentation

3D

pre-training

arXiv reaDer

batch normalization
リンク
分布外の向きと照明のオブジェクトへのDNNの一般化を容易にする3つのアプローチ
arxiv_reader 2021/11/02
トレーニングデータの分布は、特定の方向と照明条件のオブジェクトに偏っていることがよくあります。人間は、分布外（OoD）の方向と照明でオブジェクトを認識する優れた能力を備えていますが、この場合、大量のト

bias

arXiv reaDer

3D

OOD

dataset

arXiv

batch normalization

activity

DNN
リンク
人間のメッシュ回復のためのモーションキャプチャデータの活用
arxiv_reader 2021/10/19
画像やビデオから人体のポーズや形状を回復するための最先端のモデルをトレーニングするには、対応する注釈を付けたデータセットが必要ですが、これを取得するのは非常に困難で費用がかかります。このホワイトペーパ

arXiv reaDer

arXiv

batch normalization

pose

transformer

dataset

human

3D

synthesis

video
リンク
幾何学的な敵対的増強による3D点群の完成
arxiv_reader 2021/09/22
自動運転やその他のロボット工学アプリケーションでの3Dセンサーの人気により、広範な研究は、正確な3D点群を完成させるための新しいニューラルネットワークアーキテクチャの設計に焦点を合わせてきました。ただ

adversarial

arXiv

point cloud

reconstruction

batch normalization

augmentation

classification

3D

arXiv reaDer

dataset
リンク
ビデオ顕著性予測のための階層的ドメイン適応特徴学習
arxiv_reader 2021/05/06
この作業では、さまざまな抽象化レベルで抽出された特徴を使用して生成された中間マップ（目立ちやすさマップと呼ばれる）の階層的監視を採用する、ビデオ顕著性予測のための3D完全畳み込みアーキテクチャを提案し

arXiv

3D

benchmark

unsupervised

convolutional

saliency

domain adaptation

batch normalization

metric

arXiv reaDer
リンク
限られたバッチサイズのセグメンテーションニューラルネットワークの正規化方法の比較
arxiv_reader 2020/11/24
バッチ正規化が広く使用されているため、より深いニューラルネットワークのトレーニングが可能になり、より安定した高速な結果が得られます。ただし、バッチ正規化は、トレーニング中に大きなバッチサイズを使用する

CT

segmentation

arXiv reaDer

CNN

3D

batch normalization

arXiv
リンク
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