[B! dataset][synthesis][zero-shot][generative][learning] arxiv_readerのブックマーク

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datasetとsynthesisとzero-shotとgenerativeとlearningに関するarxiv_readerのブックマーク (5)

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
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
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
生成リプレイベースの継続的ゼロショット学習
arxiv_reader 2021/01/25
ゼロショット学習は、トレーニング時に利用できないクラスからオブジェクトを分類するための新しいパラダイムです。ゼロショット学習（ZSL）メソッドは、目に見えない/新しいクラスの例を分類できるため、近年か

learning

generative

benchmark

attention

synthesis

zero-shot

classification

arXiv

dataset

arXiv reaDer
リンク
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