[B! batch normalization][computer vision] [2ページ] arxiv_readerのブックマーク

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batch normalizationとcomputer visionに関するarxiv_readerのブックマーク (38)

プライバシーを保護する機械学習のための合成データセットの生成
arxiv_reader 2023/01/18
機械学習 (ML) は、コンピュータービジョン、音声認識、物体検出などのさまざまな問題を解決する上で大きな成功を収めています。この成功の主な理由は、ディープニューラルネットワーク (DNN) を

computer vision

metric

synthesis

arXiv

classification

dataset

arXiv reaDer

detection

DNN

batch normalization
リンク
プライバシーを保護する機械学習のための合成データセットの生成
arxiv_reader 2022/11/28
機械学習 (ML) は、コンピュータービジョン、音声認識、物体検出などのさまざまな問題を解決する上で大きな成功を収めています。この成功の主な理由は、ディープニューラルネットワーク (DNN) を

arXiv

arXiv reaDer

computer vision

detection

DNN

metric

synthesis

dataset

batch normalization

classification
リンク
プライバシーを保護する機械学習のための合成データセットの生成
arxiv_reader 2022/10/10
機械学習 (ML) は、コンピュータービジョン、音声認識、物体検出などのさまざまな問題を解決する上で大きな成功を収めています。この成功の主な理由は、ディープニューラルネットワーク (DNN) を

detection

arXiv

synthesis

computer vision

DNN

metric

dataset

batch normalization

classification

arXiv reaDer
リンク
周波数領域での畳み込みニューラルネットワークの学習
arxiv_reader 2022/07/19
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去数十年の間にコンピュータービジョンで目覚ましい成功を収めてきました。画像畳み込み操作は、CNNが画像関連のタスクで優れたパフォーマンスを得るのに役立ちま

learning

arXiv

domain

CNN

computer vision

batch normalization

arXiv reaDer
リンク
周波数領域での畳み込みニューラルネットワークの学習
arxiv_reader 2022/04/29
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去数十年の間にコンピュータービジョンで目覚ましい成功を収めてきました。画像畳み込み操作は、CNNが画像関連のタスクで優れたパフォーマンスを得るのに役立ちま

learning

CNN

domain

computer vision

arXiv

arXiv reaDer

batch normalization
リンク
周波数領域での畳み込みニューラルネットワークの学習
arxiv_reader 2022/04/28
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去数十年の間にコンピュータービジョンで目覚ましい成功を収めてきました。画像畳み込み操作は、CNNが画像関連のタスクで優れたパフォーマンスを得るのに役立ちま

batch normalization

learning

computer vision

CNN

arXiv reaDer

arXiv

domain
リンク
周波数領域での畳み込みニューラルネットワークの学習
arxiv_reader 2022/04/20
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去数十年の間にコンピュータービジョンで目覚ましい成功を収めてきました。 CNNのコアとして、画像畳み込み操作は、CNNが画像関連のタスクで優れたパフォーマ

computer vision

learning

batch normalization

arXiv reaDer

domain

CNN

arXiv
リンク
周波数領域での畳み込みニューラルネットワークの学習
arxiv_reader 2022/04/15
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去数十年の間にコンピュータービジョンの分野で目覚ましい成功を収めています。 CNNの中核として、画像畳み込み演算は、CNNが画像関連のタスクで優れたパフォ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

batch normalization

computer vision

domain

learning
リンク
エグザンプラベースのクラスインクリメンタル学習のためのタスクバランスバッチ正規化
arxiv_reader 2022/02/01
バッチ正規化（BN）は、さまざまなコンピュータービジョンタスクでニューラルネットワークモデルをトレーニングするために不可欠なレイヤーです。これは、ほとんど議論のない継続的な学習シナリオで広く使用されて

arXiv

learning

arXiv reaDer

batch normalization

dataset

computer vision
リンク
高速微分可能行列の平方根と逆平方根
arxiv_reader 2022/02/01
行列の平方根とその逆行列を微分可能な方法で計算することは、さまざまなコンピュータービジョンタスクで重要です。以前の方法では、特異値分解（SVD）を採用して行列を明示的に因数分解するか、Newton-S

arXiv

differentiable

arXiv reaDer

pooling

video

batch normalization

gradient

transformer

computer vision
リンク
高速微分可能行列の平方根
arxiv_reader 2022/01/24
行列の平方根またはその逆行列を微分可能な方法で計算することは、さまざまなコンピュータービジョンタスクで重要です。以前の方法では、特異値分解（SVD）を採用して行列を明示的に因数分解するか、Newton

gradient

computer vision

arXiv

differentiable

transformer

batch normalization

arXiv reaDer
リンク
非凸正則化によるネットワークスリミングの改善
arxiv_reader 2021/08/20
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、オブジェクト検出からセマンティックセグメンテーションに至るまでのさまざまなコンピュータービジョンタスクの強力なモデルになるように開発されました。ただし、最先

batch normalization

edge device

sparse

Bayesian

semantic segmentation

detection

arXiv reaDer

CNN

arXiv

computer vision
リンク
非凸正則化によるネットワークスリミングの改善
arxiv_reader 2021/04/23
過去10年間で、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は進化して、さまざまなコンピュータービジョンタスクの主要なモデルになりましたが、メモリ要件が高く、計算コストが高いため、メモリの少ないデバイスに

regularization

CNN

arXiv

batch normalization

pruning

computer vision

arXiv reaDer
リンク
データフリーモデル圧縮のための二重弁別器敵対的蒸留
arxiv_reader 2021/04/13
知識蒸留は、コンピュータビジョンタスク用のエッジデバイスに適切に適用できるポータブルで効率的なニューラルネットワークを作成するために広く使用されています。ただし、ほとんどすべての最高の知識蒸留方法は、

knowledge distillation

edge device

batch normalization

adversarial

classification

pre-training

semantic segmentation

arXiv reaDer

computer vision

arXiv
リンク
視覚認識のための敵対的特徴の増強と正規化
arxiv_reader 2021/03/24
コンピュータビジョンの最近の進歩は、分類モデルの一般化能力を改善するために敵対的なデータ増強を利用しています。ここでは、計算コストの高いピクセルレベルの摂動に依存する代わりに、中間の特徴の埋め込みで敵

computer vision

arXiv reaDer

arXiv

segmentation

adversarial

embedding

augmentation

detection

batch normalization
リンク
クロスプロトコルネットワークトレーニングによるロバストな顔のランドマークローカリゼーションのための分離可能なバッチ正規化
arxiv_reader 2021/01/19
大きくて多様でバランスの取れたトレーニングデータは、ディープニューラルネットワークトレーニングの成功の鍵です。ただし、顔のランドマークのローカリゼーションで使用される既存の公開されているデータセットは

face

localization

dataset

arXiv reaDer

landmark

computer vision

batch normalization

arXiv

attention
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
ノイズを意識した正規化によるロバストなプロセッシングインメモリニューラルネットワーク
arxiv_reader 2020/11/25
処理インメモリ（PIM）アクセラレータなどのアナログコンピューティングハードウェアは、ニューラルネットワークの計算を高速化するために徐々に注目を集めています。ただし、PIMアクセラレータは物理コンポー

semantic segmentation

arXiv reaDer

attention

classification

computer vision

detection

batch normalization

arXiv
リンク
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