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

arxiv_reader id:arxiv_reader

datasetとsynthesisとzero-shotとgenerativeとpre-trainingに関するarxiv_readerのブックマーク (7)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.09305v1
arxiv_reader 2024/06/14
arXiv reaDer

arXiv

pre-training

generative

dataset

zero-shot

synthesis
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/2310.03020v2
arxiv_reader 2023/10/05
attention

dataset

arXiv

arXiv reaDer

synthesis

transformer

zero-shot

3D

generative

pre-training
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
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
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