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

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとcompressionに関するarxiv_readerのブックマーク (21)

オブジェクト領域学習によるマシンの画像コーディング
arxiv_reader 2023/08/29
圧縮技術は、画像を効率的に送信および保存するために不可欠です。深層学習の急速な進歩により、画像は人間の視覚だけでなく画像認識にも使用され始めています。このため、画像認識のための画像符号化の研究が行わ

human

learning

dataset

loss function

arXiv reaDer

compression

arXiv
リンク
テキストベースの人物検索のためのCLIPの実証研究
arxiv_reader 2023/08/22
テキストベースの人物検索 (TBPS) は、自然言語の記述を使用して人物の画像を取得することを目的としています。最近、普遍的な大規模クロスモーダル視覚言語事前トレーニングモデルである Contra

arXiv

pre-training

arXiv reaDer

loss function

learning

contrastive

compression

person

augmentation
リンク
画像圧縮のためのカラー学習
arxiv_reader 2023/07/03
ディープラーニングベースの画像圧縮は、最近非常に勢いが増しています。画像圧縮に適し、その後ビデオ圧縮にも拡張できる方法を可能にするために、画像圧縮のタスクが 2 つのサブタスクに分割され、輝度チャネ

metric

loss function

arXiv reaDer

compression

video

arXiv

learning
リンク
点群ジオメトリ圧縮のためのニューラルボリュームフィールドの学習
arxiv_reader 2022/12/13
動的点群の多様なスパース性、高次元性、および大きな時間変動により、効率的な点群圧縮方法を設計することは依然として課題です。ニューラルボリュームフィールドを学習することにより、特定の点群のジオメトリをコ

compression

video

learning

arXiv

representation

loss function

point cloud

arXiv reaDer
リンク
条件付き生成データフリーの知識蒸留
arxiv_reader 2022/08/15
知識の蒸留は、モデルの圧縮において目覚ましい成果を上げました。ただし、ほとんどの既存の方法では、元のトレーニングデータが必要です。これは、プライバシーとセキュリティの問題のため、通常は利用できません。

generative

loss function

semi-supervised

adversarial

compression

arXiv

dataset

arXiv reaDer

knowledge distillation

learning
リンク
効率的なコンテンツベースの検索のためにリモートセンシング画像を共同で圧縮および索引付けするための新しいフレームワーク
arxiv_reader 2022/06/06
リモートセンシング（RS）イメージは通常、アーカイブのストレージサイズを縮小するために、圧縮形式で保存されます。したがって、RSの既存のコンテンツベースの画像検索（CBIR）システムでは、CBIRを適

compression

classification

arXiv

loss function

gradient

learning

arXiv reaDer

representation
リンク
条件付き生成データフリーの知識蒸留
arxiv_reader 2022/05/02
知識の蒸留は、モデルの圧縮において目覚ましい成果を上げました。ただし、ほとんどの既存の方法では、元のトレーニングデータが必要です。これは、プライバシーとセキュリティの問題のため、通常は利用できません。

learning

loss function

semi-supervised

compression

arXiv reaDer

dataset

arXiv

knowledge distillation

generative

adversarial
リンク
学習した画像圧縮のためのアイデンティティ保持損失
arxiv_reader 2022/04/26
組み込みデバイスでの深層学習モデルの推論は、計算リソースの可用性が限られているため、困難です。一般的な代替手段は、クラウドでモデル推論を実行することです。これには、組み込みデバイスからクラウドに画像を

reconstruction

domain

arXiv

loss function

dataset

learning

compression

arXiv reaDer

face
リンク
制約付き少数ショットクラス-インクリメンタルラーニング
古いクラスの以前の知識を忘れることなく、新しいデータから新しいクラスを継続的に学習することは、非常に困難な研究課題です。さらに、そのような学習は特定のメモリを尊重する必要があり、（i）トレーニングサンプルはクラスごとに数個に制限され、（ii）新しいクラスを学習するための計算コストは一定のままであり、（iii）モデルのメモリフットプリントは、観察されたクラスの数に応じて最大で直線的に増加します。上記の制約を満たすために、C-FSCILを提案します。これは、凍結されたメタ学習された特徴抽出器、トレーニング可能な固定サイズの完全に接続されたレイヤー、および遭遇した数と同じ数のベクトルを格納する書き換え可能な動的に成長するメモリで構成されています。クラス。 C-FSCILは、新しいクラスを学習する際の精度と計算メモリコストの間のトレードオフを提供する3つの更新モードを提供します。 C-FSCILは
arxiv_reader 2022/04/01
古いクラスの以前の知識を忘れることなく、新しいデータから新しいクラスを継続的に学習することは、非常に困難な研究課題です。さらに、そのような学習は特定のメモリを尊重する必要があり、（i）トレーニングサン

compression

loss function

arXiv reaDer

embedding

representation

dataset

arXiv

learning

few-shot
リンク
効率的なコンテンツベースの検索のためにリモートセンシング画像を共同で圧縮および索引付けするための新しいフレームワーク
A Novel Framework to Jointly Compress and Index Remote Sensing Images for Efficient Content-Based Retrieval リモートセンシング（RS）イメージは通常、アーカイブのストレージサイズを縮小するために、圧縮形式で保存されます。したがって、RSの既存のコンテンツベースの画像検索（CBIR）システムでは、CBIRを適用する前に画像をデコードする必要があります（大規模なCBIR問題の場合は計算量が多くなります）。この問題に対処するために、この論文では、RS画像の圧縮とインデックス作成を同時に学習し、CBIRを適用する前にRS画像をデコードする必要をなくす共同フレームワークを紹介します。提案されたフレームワークは、2つのモジュールで構成されています。最初のモジュールは、RS画像を効果的に圧縮するこ
arxiv_reader 2022/01/19
リモートセンシング（RS）イメージは通常、アーカイブのストレージサイズを縮小するために、圧縮形式で保存されます。したがって、RSの既存のコンテンツベースの画像検索（CBIR）システムでは、CBIRを適

loss function

compression

arXiv

learning

arXiv reaDer

classification

gradient

representation
リンク
最適な圧縮のための画像量子化のトレードオフのモデリング
arxiv_reader 2021/12/15
すべての非可逆圧縮アルゴリズムは、同様の圧縮方式を採用しています。周波数領域変換とそれに続く量子化および可逆符号化方式です。これらは、高周波データを量子化して圧縮率を上げることでトレードオフを目標とし

domain

quantization

arXiv

CNN

learning

arXiv reaDer

unsupervised

compression

loss function
リンク
C ^ 4Net：顕著なオブジェクト検出のためのコンテキスト圧縮と補完的な組み合わせネットワーク
arxiv_reader 2021/10/25
顕著な物体検出問題の深層学習ソリューションは、近年素晴らしい結果を達成しています。これらのモデルの大部分は、エンコーダーとデコーダーに基づいており、さまざまな多機能の組み合わせがあります。この論文では

arXiv

metric

dataset

loss function

compression

arXiv reaDer

benchmark

saliency

learning

detection
リンク
ビデオ圧縮のための知覚的に最適化されたブロック運動推定の自己教師あり学習
arxiv_reader 2021/10/12
ブロックベースのモーション推定は、ハイブリッドビデオコーデックで実行される相互予測プロセスに不可欠です。ブロック動きベクトル（MV）を計算するために使用される一般的なブロックマッチングベースの方法は、

loss function

self-supervised

metric

arXiv

arXiv reaDer

video

learning

CNN

compression

estimation
リンク
ビデオ圧縮のための知覚的に最適化されたブロック運動推定の自己教師あり学習
arxiv_reader 2021/10/06
ブロックベースのモーション推定は、ハイブリッドビデオコーデックで実行される相互予測プロセスに不可欠です。ブロック動きベクトル（MV）を計算するために使用される一般的なブロックマッチングベースの方法は、

loss function

learning

video

estimation

CNN

arXiv reaDer

self-supervised

arXiv

compression

metric
リンク
cGANを使用した画像の可逆的な色濃度圧縮
arxiv_reader 2021/06/22
色濃度を使用した画像圧縮は、ロスレスで解凍することは歴史的に非現実的です。画像とトレーニングする損失関数の間のマッピングを学習することにより、この変換をより実現可能にするための条件付き生成的敵対的ネッ

GAN

compression

loss function

learning

arXiv reaDer

arXiv
リンク
モーションを計算せずにビデオを圧縮する方法を学ぶ
arxiv_reader 2020/12/14
この論文では、H.264やHEVCのような最新のハイブリッドビデオ圧縮コーデックの最も高価な要素である、動き推定を必要としない新しい深層学習ビデオ圧縮アーキテクチャを提案します。私たちのフレームワーク

learning

video

arXiv

arXiv reaDer

loss function

estimation

reconstruction

compression

LSTM

representation
リンク
最適な輸送を使用したモデル圧縮
arxiv_reader 2020/12/08
モデルの圧縮方法は、コンピューティング、メモリ、および携帯電話などのエネルギーに制約のある環境でディープラーニングモデルを簡単に展開できるようにするために重要です。知識蒸留は、大規模な教師ネットワーク

classification

compression

learning

arXiv reaDer

loss function

arXiv

knowledge distillation
リンク
モデル圧縮における分類精度メトリックを超えて
arxiv_reader 2020/12/04
モデル圧縮は、電力と遅延の制約があるエッジデバイスに最新のディープラーニングの能力をもたらすユビキタスツールです。モデル圧縮の目標は、大規模な参照ニューラルネットワークを取得し、参照と機能的に同等の、

compression

quantization

arXiv reaDer

pruning

bias

edge device

learning

arXiv

loss function
リンク
分類のようなアーキテクチャを介したダブルJPEG画像のCNNベースの一次量子化行列推定のブースト
arxiv_reader 2020/12/02
ダブルJPEG画像における一次量子化行列の推定の問題は、いくつかのアプリケーション、特にスプライシングのローカリゼーションにおいて重要です。従来の統計ベースのアプローチに加えて、最近、標準的な回帰問題

localization

quantization

estimation

compression

arXiv reaDer

learning

arXiv

loss function

CNN
リンク
DNNの動的ネットワーク再配線による調整可能なロバストプルーニングフレームワーク
arxiv_reader 2020/11/09
このホワイトペーパーでは、動的ネットワーク再配線（DNR）手法を使用して、敵対的な攻撃に対して堅牢でありながら、クリーンな画像で高精度を維持する、剪定されたディープニューラルネットワーク（DNN）モデ

compression

learning

adversarial

loss function

classification

DNN

arXiv reaDer

arXiv

pruning

dataset
リンク
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