[B! learning][loss function][multi-task] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとmulti-taskに関するarxiv_readerのブックマーク (29)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.00561v1
arxiv_reader 2024/03/05
benchmark

multi-task

estimation

learning

arXiv

arXiv reaDer

loss function

bias

face
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.09599v3
arxiv_reader 2024/02/16
loss function

multi-task

dataset

arXiv

3D

weakly-supervised

estimation

learning

detection

arXiv reaDer
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/2310.02676v2
arxiv_reader 2023/10/05
attention

multi-task

dataset

arXiv

learning

arXiv reaDer

loss function

benchmark
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.09599v2
arxiv_reader 2023/09/19
estimation

dataset

arXiv reaDer

multi-task

learning

3D

weakly-supervised

arXiv

loss function

detection
リンク
関節視差と不確実性推定のためのステレオマッチングにおけるエラーの分布の学習
arxiv_reader 2023/04/04
ディープステレオマッチングにおける関節視差と不確実性推定のための新しい損失関数を提示します。私たちの仕事は、正確な不確実性推定の必要性と、マルチタスク学習がすべてのタスクのパフォーマンスの向上につ

differentiable

arXiv

multi-task

dataset

stereo

learning

loss function

estimation

arXiv reaDer
リンク
隠された宝石: クロスモーダル監視を使用した 4D レーダーシーンフロー学習
arxiv_reader 2023/03/20
この作業は、クロスモーダル学習による 4D レーダーベースのシーンフロー推定への新しいアプローチを提案します。私たちのアプローチは、最新の自動運転車におけるコロケーションセンシングの冗長性によって

multi-task

segmentation

estimation

vehicle

loss function

arXiv

learning

arXiv reaDer
リンク
隠された宝石: クロスモーダル監視を使用した 4D レーダーシーンフロー学習
arxiv_reader 2023/03/02
この作業は、クロスモーダル学習による 4D レーダーベースのシーンフロー推定への新しいアプローチを提案します。私たちのアプローチは、最新の自動運転車におけるコロケーションセンシングの冗長性によって

loss function

estimation

arXiv reaDer

segmentation

multi-task

vehicle

learning

arXiv
リンク
西部北太平洋における風況予測のリアルタイムバイアス補正のための深層学習手法
arxiv_reader 2023/01/02
欧州中期気象予報センター (ECMWF、略して EC) による予測は、海上災害警報システムの確立の基礎を提供できますが、いくつかの体系的なバイアスが含まれています. 第 5 世代の EC 大気再分析

multi-task

real time

arXiv

bias

trajectory

loss function

arXiv reaDer

learning

recurrent
リンク
Projector Ensemble による特徴抽出の改善
arxiv_reader 2022/10/28
知識の蒸留では、以前の特徴の蒸留方法は、主に損失関数の設計と蒸留層の選択に焦点を当てていましたが、学生と教師の間の特徴プロジェクターの効果は未調査のままです。この論文では、最初に経験的証拠を使用してプ

arXiv reaDer

multi-task

loss function

dataset

knowledge distillation

learning

classification

arXiv
リンク
3D 境界制約付きディープニューラルネットワークによる腹部多臓器セグメンテーションの改善
arxiv_reader 2022/10/11
臨床的に得られた CT スキャンからの腹部領域の定量的評価には、腹部臓器の同時セグメンテーションが必要です。高性能の計算リソースが利用できるおかげで、深層学習ベースの方法により、3D 腹部 CT スキ

arXiv reaDer

3D

segmentation

dataset

learning

multi-task

loss function

CT

arXiv
リンク
ワンショットメタ学習におけるマルチタスク重み最適化のための同時摂動法
arxiv_reader 2022/10/04
メタ学習法は、データ量の少ない環境で新しいタスクにすばやく適応できる学習アルゴリズムを構築することを目的としています。このようなアルゴリズムの最も難しいベンチマークの 1 つは、ワンショット学習問題で

one-shot

arXiv reaDer

loss function

arXiv

multi-task

face

benchmark

approximation

learning
リンク
GPPF: まばらに活性化されたマルチタスク学習による一般的な知覚事前トレーニングフレームワーク
arxiv_reader 2022/08/04
マルチタスク、マルチドメイン、およびマルチモーダルデータが混在する事前トレーニングは、視覚認識の事前トレーニングにおける未解決の課題のままです。この論文では、ラベル付けされたマルチタスクおよびマルチド

sparse

loss function

arXiv reaDer

transformer

pre-training

arXiv

multi-task

learning

dataset
リンク
皮膚病変分類への深いマルチタスク学習アプローチ
A Deep Multi-task Learning Approach to Skin Lesion Classification 皮膚病変の特定は、皮膚診断に向けた重要なステップです。多くの皮膚疾患は一般的に身体の特定の部分に影響を与えるため、皮膚病変を説明する場合、その身体部位の分布に注意することが非常に重要です。本研究では、皮膚病変とその身体部位分布との相関関係を活用するために、身体の位置によって提供される追加のコンテキスト情報を使用して、皮膚病変分類を改善する可能性を調査します。具体的には、深層マルチタスク学習（MTL）フレームワークを構築して、皮膚病変の分類と体の位置の分類を共同で最適化します（後者は誘導バイアスとして使用されます）。 MTLフレームワークは、2つの関連タスクに特化した損失関数を備えた最先端のImageNet事前トレーニングモデルを使用します。私たちの実験は、提案
arxiv_reader 2022/03/24
皮膚病変の特定は、皮膚診断に向けた重要なステップです。多くの皮膚疾患は一般的に身体の特定の部分に影響を与えるため、皮膚病変を説明する場合、その身体部位の分布に注意することが非常に重要です。本研究では

classification

bias

learning

identification

loss function

arXiv

arXiv reaDer

multi-task
リンク
物体検出における減量調整の再検討
arxiv_reader 2022/03/18
オブジェクト検出は、分類と回帰を同時に最適化する典型的なマルチタスク学習アプリケーションです。ただし、アンカーベースの方法では、分類の損失が常にマルチタスクの損失を支配し、タスクの一貫性のあるバランス

multi-task

dataset

classification

detection

arXiv reaDer

arXiv

loss function

learning
リンク
群集カウントのためのリアルタイムドローン監視の統合マルチタスク学習フレームワーク
A Unified Multi-Task Learning Framework of Real-Time Drone Supervision for Crowd Counting この論文では、群集カウントのためのリアルタイムドローン監視（MFCC）の新しい統合マルチタスク学習フレームワークを提案します。これは、画像融合ネットワークアーキテクチャを利用して、可視および熱赤外線画像からの画像を融合し、群集カウントネットワークを利用します。密度マップを推定するためのアーキテクチャ。私たちのフレームワークの目的は、ドローンによってリアルタイムでキャプチャされた可視および熱赤外線画像を含む2つのモダリティを融合することです。これらのモダリティは、補完的な情報を利用して密集した人口を正確にカウントし、密集した群衆を監視するためにドローンの飛行を自動的に誘導します。。この目的のために、我々は初めて群
arxiv_reader 2022/02/09
この論文では、群集カウントのためのリアルタイムドローン監視（MFCC）の新しい統合マルチタスク学習フレームワークを提案します。これは、画像融合ネットワークアーキテクチャを利用して、可視および熱赤外線画

learning

real time

loss function

arXiv

arXiv reaDer

dataset

attention

multi-task

drone
リンク
赤外線と可視画像の融合のための共同畳み込みオートエンコーダネットワーク
arxiv_reader 2022/01/27
背景：冗長で補完的な関係を学習することは、人間の視覚系における重要なステップです。 crotalinae動物の赤外線認知能力に触発されて、赤外線と可視画像の融合のための共同畳み込みオートエンコーダー（

loss function

arXiv

convolutional

human

arXiv reaDer

metric

multi-task

learning
リンク
マルチタスク学習における敵対的ロバスト性：約束と幻想
arxiv_reader 2021/10/29
敵対的な攻撃に対する脆弱性は、ディープニューラルネットワークのよく知られた弱点です。ほとんどの研究は、コンピュータービジョンデータセットを使用したシングルタスクニューラルネットワークに焦点を当てていま

multi-task

adversarial

dataset

computer vision

loss function

learning

arXiv reaDer

arXiv
リンク
確率的近似によるマルチタスクメタ学習の修正
arxiv_reader 2021/10/27
メタ学習手法は、低データ体制で新しいタスクに迅速に適応できる学習アルゴリズムを構築することを目的としています。このようなアルゴリズムの主なベンチマークの1つは、数ショットの学習問題です。このホワイトペ

approximation

learning

arXiv

multi-task

benchmark

few-shot

arXiv reaDer

loss function
リンク
SIRe-Networks: スキップ/残差接続とインターレースオートエンコーダーによる情報保存のための畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ拡張
arxiv_reader 2021/10/07
既存のニューラルネットワークアーキテクチャの改善には、損失関数の操作、多様な学習戦略の採用、トレーニング時の勾配進化の活用、ネットワークハイパーパラメータの最適化、アーキテクチャの深さの増加など、いく

residual

learning

loss function

CNN

arXiv reaDer

classification

representation

arXiv

multi-task

gradient
リンク
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