[B! dataset][synthesis][convolutional][domain] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

datasetとsynthesisとconvolutionalとdomainに関するarxiv_readerのブックマーク (13)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.14780v1
arxiv_reader 2024/04/24
LiDAR

synthesis

arXiv

dataset

convolutional

point cloud

3D

arXiv reaDer

detection

domain
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01545v3
arxiv_reader 2024/02/20
convolutional

localization

domain

DNN

dataset

super-resolution

arXiv reaDer

synthesis

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01545v2
arxiv_reader 2023/10/04
dataset

DNN

super-resolution

domain

synthesis

convolutional

localization

learning

arXiv reaDer

arXiv
リンク
ノイズ除去拡散確率モデル用の空間周波数 U-Net
arxiv_reader 2023/07/28
この論文では、視覚合成のためにピクセル空間ではなくウェーブレット空間でノイズ除去拡散確率モデル (DDPM) を研究します。ウェーブレット変換が空間領域と周波数領域で画像を表すことを考慮して、両方の

attention

dataset

arXiv

synthesis

arXiv reaDer

denoising

convolutional

domain

U-Net
リンク
SLIC: 学習した画像圧縮のための大規模受容野を備えた自己調整適応変換
arxiv_reader 2023/04/20
学習した画像圧縮は驚くべき性能を達成しました。トランスフォームは、RD パフォーマンスを向上させる上で重要な役割を果たします。分析変換は、入力画像をコンパクトな潜在表現に変換します。潜在表現がコンパク

dataset

residual

domain

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

transformer

synthesis

embedding

attention
リンク
ビデオフレーム補間トランスフォーマー
arxiv_reader 2021/11/30
ビデオ補間の既存の方法は、深い畳み込みニューラルネットワークに大きく依存しているため、コンテンツにとらわれないカーネルの重みや制限された受容野など、固有の制限に悩まされています。これらの問題に対処する

attention

arXiv

arXiv reaDer

transformer

synthesis

domain

convolutional

benchmark

video

dataset
リンク
2Dアニメーション補間の知覚品質の改善
arxiv_reader 2021/11/29
従来の2Dアニメーションは労働集約的であり、多くの場合、アニメーターは1秒あたり12の動きを手動で描く必要があります。自動フレーム補間はこの負担を軽減する可能性がありますが、2Dアニメーションに固有の

arXiv

metric

occlusion

synthesis

domain

convolutional

arXiv reaDer

dataset

video

pose
リンク
CycleGANを使用したノイズの多いRESデータでの自動機能強調表示
arxiv_reader 2021/08/26
音響測深（RES）は、地下の氷河イメージングで使用される一般的な手法であり、下にある岩や氷への洞察を提供します。ただし、収集中に系統的なノイズがデータに導入されるため、結果の解釈が複雑になります。研究

learning

dataset

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

GAN

synthesis

interpretation

domain
リンク
グラフの畳み込みVAEによる術中の肝表面の完成
arxiv_reader 2021/07/14
この研究では、外科的腹腔鏡手術中に得られた臓器の部分的な点群を前提として、幾何学的深層学習に基づいて肝臓の表面全体を予測する方法を提案します。データセットの制限されたサイズを補正するために、周波数領

domain

augmentation

convolutional

arXiv

representation

arXiv reaDer

dataset

generative

synthesis

point cloud
リンク
時空間SAR-深い階層モデルを介したクラウド除去のための光学データ融合
arxiv_reader 2021/06/24
空間的にも時間的にも存在する豊富な雲は、光学画像を使用したリモートセンシングアプリケーションを困難または不可能にすることがよくあります。この原稿では、Sentinel-1とSentinel-1から抽出

spatio-temporal

arXiv

arXiv reaDer

dataset
リンク
デュアルドメインネットワークを使用した合成開口レーダー画像の変化検出
arxiv_reader 2021/04/15
合成開口レーダー（SAR）画像からの変化の検出は、重要でありながら困難な作業です。既存の方法は主に空間領域での特徴抽出に焦点を合わせており、周波数領域にはほとんど注意が払われていません。さらに、パッチ

convolutional

arXiv

synthesis

attention

domain

dataset

representation

detection

arXiv reaDer
リンク
視覚的時系列予測：画像駆動型アプローチ
arxiv_reader 2020/11/19
時系列予測は、エージェントが多くのドメインで意思決定を行うために不可欠です。既存のモデルは、以前に観測された数値情報に基づいて将来の値を予測するために、古典的な統計手法に依存しています。それでも、開業

synthesis

arXiv

domain

arXiv reaDer

convolutional

quantization

dataset

computer vision

learning
リンク
巻雲の合成画像から実像への色空間適応の学習
arxiv_reader 2020/11/18
雲のセグメンテーションは、気候モデリングの画像分析において重要な役割を果たします。クラウドセグメンテーションのためにトレーニングデータに手動でラベルを付けることは、時間がかかり、エラーが発生しやすくな

learning

arXiv

adaptation

arXiv reaDer

dataset

convolutional

domain

semantic segmentation

synthesis
リンク
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