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arxiv_reader id:arxiv_reader

datasetとsynthesisとzero-shotとgenerativeに関するarxiv_readerのブックマーク (24)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.17994v2
arxiv_reader 2024/04/25
zero-shot

distillation

arXiv reaDer

benchmark

generative

arXiv

synthesis

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.09778v2
arxiv_reader 2024/04/16
dataset

pre-training

benchmark

generative

synthesis

few-shot

arXiv reaDer

contrastive

zero-shot

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.05583v1
arxiv_reader 2024/04/09
adaptation

arXiv

zero-shot

deepfake

synthesis

detection

arXiv reaDer

dataset

generative

face
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.15230v2
arxiv_reader 2024/03/15
zero-shot

domain

generative

arXiv reaDer

arXiv

3D

synthesis

representation

dataset

disentangling
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.04717v1
arxiv_reader 2024/02/08
synthesis

zero-shot

dataset

generative

3D

arXiv

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.01173v1
arxiv_reader 2024/01/03
3D

zero-shot

generative

human

arXiv

pose

differentiable

synthesis

dataset

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.05272v2
arxiv_reader 2023/12/12
few-shot

embedding

quantization

synthesis

arXiv reaDer

benchmark

zero-shot

generative

arXiv

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.17898v2
arxiv_reader 2023/11/30
arXiv

zero-shot

domain

3D

video

dataset

synthesis

generative

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.15230v1
arxiv_reader 2023/11/28
zero-shot

disentangling

representation

generative

3D

arXiv reaDer

domain

dataset

synthesis

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.17994v1
arxiv_reader 2023/10/30
benchmark

zero-shot

dataset

arXiv reaDer

synthesis

generative

distillation

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.03020v2
arxiv_reader 2023/10/05
attention

dataset

arXiv

arXiv reaDer

synthesis

transformer

zero-shot

3D

generative

pre-training
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.06987v2
arxiv_reader 2023/09/14
embedding

dataset

arXiv reaDer

arXiv

generative

zero-shot

benchmark

classification

contrastive learning

synthesis
リンク
DiffDis: クロスモーダル識別機能による生成拡散モデルの強化
arxiv_reader 2023/08/21
最近、Stable diffusion や DallE2 などの大規模拡散モデルが画像合成において顕著な結果を示しています。一方、大規模なクロスモーダルの事前トレーニング済みモデル (CLIP、AL

learning

embedding

classification

zero-shot

pre-training

dataset

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

generative
リンク
DatasetDM: 拡散モデルを使用した知覚アノテーションを含むデータの合成
arxiv_reader 2023/08/14
現在のディープネットワークは非常にデータを必要とし、大規模なデータセットでのトレーニングから恩恵を受けますが、データの収集と注釈付けには時間がかかることがよくあります。対照的に、合成データは、DA

estimation

domain

generative

pre-training

arXiv reaDer

semantic segmentation

synthesis

zero-shot

dataset

arXiv
リンク
Sketch-A-Shape: ゼロショットスケッチから 3D 形状の生成
arxiv_reader 2023/07/11
最近、テキストからシェイプの生成など、3D ビジョンの下流タスクのための大規模な事前トレーニング済みモデルの創造的なアプリケーションで大きな進歩が見られました。これは、これらの事前トレーニングされた

arXiv

arXiv reaDer

dataset

3D

pre-training

zero-shot

generative

domain

synthesis
リンク
進化するセマンティックプロトタイプにより生成的なゼロショット学習が向上
arxiv_reader 2023/06/13
ゼロショット学習 (ZSL) では、生成メソッドは、事前定義されたセマンティックプロトタイプに基づいてクラス関連のサンプル特徴を合成します。分類器をより適切にトレーニングするために、目に見えないク

synthesis

generative

zero-shot

arXiv reaDer

arXiv

learning

dataset

domain

embedding
リンク
既存のバイアスのある StyleGAN2 を使用したゼロショットの人種バランスの取れたデータセット生成
arxiv_reader 2023/05/16
顔認識システムは、大量のデータを使用する深層学習モデルのおかげで大幅に進歩しましたが、これらのモデルはプライバシーに配慮した大規模なデータセットに依存しています。残念ながら、これらのデータセットの多く

bias

synthesis

face recognition

arXiv

dataset

learning

generative

arXiv reaDer

zero-shot
リンク
ジェネレーティブイメージファンデーションモデルからの概念抽出によるゼロショットオブジェクトセグメンテーション
arxiv_reader 2023/01/02
オブジェクトセグメンテーション用のデータセットをキュレートするのは難しい作業です。大規模な事前トレーニング済み生成モデルの出現により、条件付き画像生成は、結果の品質と使いやすさが大幅に向上しました。

zero-shot

arXiv reaDer

segmentation

pre-training

arXiv

generative

synthesis

distillation

dataset
リンク
統合された人間の動きの合成のための事前訓練された拡散モデル
arxiv_reader 2022/12/07
人間の動きのジェネレーティブモデリングは、コンピューターアニメーション、バーチャルリアリティ、ロボット工学に幅広く応用されています。従来のアプローチでは、モーション統合タスクごとに個別のモデルを

dataset

arXiv reaDer

synthesis

generative

attention

arXiv

transformer

pose

zero-shot

human
リンク
属性拡張を使用して多様な機能を合成することにより、生成的なゼロショット学習を強化する
arxiv_reader 2021/12/24
深い生成モデルの最近の進歩は、ゼロショット学習（ZSL）の領域における有望な展望を概説しています。ほとんどの生成ZSLメソッドは、カテゴリセマンティック属性とガウスノイズを使用して視覚的特徴を生成しま

dataset

arXiv

zero-shot

arXiv reaDer

learning

generative

benchmark

augmentation

classification

synthesis
リンク
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