[B! learning][loss function][GAN] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとGANに関するarxiv_readerのブックマーク (50)

コンピュータビジョンのGANに関する調査：最近の調査、分析、分類法
arxiv_reader 2024/02/19
過去数年間で、深層学習の分野でいくつかの革命がありました。主に、生成的敵対的ネットワーク（GAN）の大きな影響が主な特徴です。 GANは、モデルを定義するときに独自のアーキテクチャを提供するだけでなく

loss function

computer vision

GAN

learning

arXiv reaDer

metric

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.00700v1
arxiv_reader 2024/01/03
learning

loss function

python

GAN

human

arXiv

dataset

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.16471v2
arxiv_reader 2023/12/29
domain

video

learning

super-resolution

loss function

arXiv reaDer

GAN

arXiv

attention
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.11815v1
arxiv_reader 2023/11/21
segmentation

learning

loss function

GAN

dataset

arXiv

arXiv reaDer

detection
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.02480v1
arxiv_reader 2023/11/07
loss function

learning

arXiv

arXiv reaDer

GAN

MRI

CT
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.00412v1
arxiv_reader 2023/11/02
learning

arXiv

GAN

generative

arXiv reaDer

CT

multi-task

U-Net

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.00318v1
arxiv_reader 2023/11/02
learning

arXiv

GAN

arXiv reaDer

regularization

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.08371v2
arxiv_reader 2023/10/16
loss function

arXiv

gradient

face recognition

pose

GAN

arXiv reaDer

learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.01390v2
arxiv_reader 2023/09/06
GAN

metric learning

zero-shot

arXiv reaDer

loss function

dataset

benchmark

classification

arXiv

representation
リンク
条件付き敵対的生成ニューラルネットワークによる周波数認識光コヒーレンストモグラフィー画像の超解像度
arxiv_reader 2023/07/24
光干渉断層撮影 (OCT) は、心臓病学や眼科などの分野における医用画像に基づく幅広い診断と治療を促進しています。このようなアプリケーションは、形態学的構造を解決する能力を向上させる深層学習ベースの

reconstruction

loss function

GAN

bias

learning

arXiv

arXiv reaDer

super-resolution

dataset
リンク
CBAGAN-RRT: サンプリングベースのパス計画のための畳み込みブロックアテンション生成敵対的ネットワーク
arxiv_reader 2023/05/19
サンプリングベースの経路計画アルゴリズムは、自律ロボット工学において重要な役割を果たします。ただし、RRT ベースのアルゴリズムに共通する問題は、生成された初期パスが最適ではなく、収束が遅すぎて実際の

GAN

loss function

attention

convolutional

arXiv

arXiv reaDer

dataset

learning

metric
リンク
磁気共鳴イメージングにおける超解像のための 3 プレーヤー GAN
arxiv_reader 2023/03/27
学習ベースの単一画像超解像 (SISR) タスクは、2D 画像でよく調査されています。ただし、3D 磁気共鳴画像 (MRI) の SISR は、主にニューラルネットワークパラメーターの数の増加、よ

transformer

arXiv reaDer

arXiv

learning

super-resolution

GAN

MRI

3D

domain

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.01734v2
arxiv_reader 2023/03/06
現実世界の既存の物理的攻撃の大部分は、生成されたパッチに目立って目を引くパターンをもたらし、人間がそれらを識別/検出できるようにしました。この制限を克服するために、最近の研究では、敵対的生成ネットワー

metric

dataset

GAN

arXiv reaDer

detection

loss function

attention

arXiv
リンク
GAS-NeXt: Few-Shot Cross-Lingual Font Generator
arxiv_reader 2022/12/07
新しいフォントの生成は、特に中国語のような大量の文字を含む言語では、時間と労力がかかります。さまざまな深層学習モデルが、そのスタイルのいくつかの参照文字を含む新しいフォントを効率的に生成する能力を実証

dataset

learning

metric

arXiv reaDer

generative

arXiv

loss function

few-shot
リンク
パラレルイメージングと圧縮センシング MRI 再構成のための深層学習アプローチ
arxiv_reader 2022/09/20
目的: パラレルイメージングは、受信コイルのアレイを使用して追加の感度情報を取得することにより、磁気共鳴画像 (MRI) データの取得を加速し、位相エンコードステップを削減します。圧縮センシング磁

loss function

GAN

CNN

reconstruction

learning

MRI

arXiv reaDer

arXiv
リンク
変成的敵対的生成ネットワークを介した生後脳磁気共鳴画像の縦断的予測
arxiv_reader 2022/08/10
被験者のドロップアウトまたはスキャンの失敗により、縦断研究ではスキャンの欠落が避けられません。この論文では、取得したスキャンから欠落したスキャンを予測し、縦断的な幼児研究に対応するディープラーニングフ

MRI

arXiv

GAN

learning

arXiv reaDer

loss function

attention
リンク
医用画像分類のための新しい敵対的学習戦略
arxiv_reader 2022/06/24
ディープラーニング（DL）技術は、医用画像の分類に広く利用されています。ほとんどのDLベースの分類ネットワークは、一般に階層的に構造化されており、ネットワークの最後で測定される単一の損失関数を最小化す

learning

loss function

GAN

arXiv reaDer

classification

CNN

arXiv
リンク
分布シフトの下でのテスト時間トレーニングのための敵対的マスク弁別器の再利用
arxiv_reader 2022/05/30
柔軟なデータ駆動型損失を学習する能力のおかげで、Generative Adversarial Networks（GAN）は、医療画像セグメンテーションのための多くの半教師ありおよび弱教師あり方法の不可

arXiv reaDer

GAN

learning

arXiv

loss function

weakly-supervised

segmentation

reconstruction

pre-training
リンク
深層学習画像のカラー化のためのさまざまな損失の分析
arxiv_reader 2022/05/10
画像のカラー化は、現実的な方法でグレースケール画像に色情報を追加することを目的としています。最近の方法は、主にディープラーニング戦略に依存しています。画像を自動的に色付けする方法を学びながら、目的の色

GAN

metric

arXiv

learning

loss function

arXiv reaDer
リンク
分布シフトの下でのテスト時間トレーニングのための敵対的マスク弁別器の再利用
arxiv_reader 2022/05/02
柔軟なデータ駆動型損失を学習する能力のおかげで、Generative Adversarial Networks（GAN）は、医療画像セグメンテーションのための多くの半教師ありおよび弱教師あり方法の不可

pre-training

weakly-supervised

learning

loss function

arXiv reaDer

GAN

arXiv

segmentation

reconstruction
リンク
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