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

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとsynthesisに関するarxiv_readerのブックマーク (60)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.16476v4
arxiv_reader 2024/03/19
arXiv

loss function

distillation

arXiv reaDer

learning

domain

synthesis
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.07800v2
arxiv_reader 2024/03/13
loss function

arXiv reaDer

synthesis

MRI

segmentation

learning

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.08747v3
arxiv_reader 2024/01/17
transformer

attention

dataset

synthesis

detection

arXiv

loss function

learning

CNN

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.11542v3
arxiv_reader 2024/01/17
estimation

dataset

computer vision

synthesis

detection

arXiv

loss function

learning

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.16476v2
arxiv_reader 2024/01/04
distillation

loss function

synthesis

learning

arXiv reaDer

arXiv

domain
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.08747v1
arxiv_reader 2023/11/16
arXiv

detection

learning

CNN

arXiv reaDer

transformer

attention

loss function

synthesis

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2202.06997v7
arxiv_reader 2023/09/26
face

arXiv reaDer

loss function

synthesis

arXiv

learning

metric

unsupervised

weakly-supervised

dataset
リンク
クロスモダリティ神経画像合成: 調査
arxiv_reader 2023/09/19
完全に整列され、対になったマルチモーダルニューロイメージングデータの存在は、脳疾患の診断におけるその有効性を証明しています。ただし、適切に配置されたペアデータの完全なセットを収集することは、コ

dataset

weakly-supervised

unsupervised

arXiv reaDer

metric

loss function

synthesis

learning

arXiv

semi-supervised
リンク
クロスモダリティ神経画像合成: 調査
arxiv_reader 2023/09/12
完全に整列され、対になったマルチモーダルニューロイメージングデータの存在は、脳疾患の診断におけるその有効性を証明しています。ただし、適切に配置されたペアデータの完全なセットを収集することは、コ

dataset

loss function

learning

weakly-supervised

unsupervised

metric

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

semi-supervised
リンク
HiFace: 静的および動的詳細を学習することによる高忠実度の 3D 顔再構成
arxiv_reader 2023/08/24
3D モーファブルモデル (3DMM) は、単一の画像から忠実でアニメーション可能な 3D 顔の表面を再構築する大きな可能性を示しています。顔の表面は、粗い形状だけでなく、静的な詳細 (例: 人特

face

loss function

dataset

arXiv reaDer

3D

reconstruction

learning

arXiv

synthesis
リンク
メタ学習生成モデルによるニューラルネットワークの正規化
arxiv_reader 2023/07/27
この論文では、深層学習の生成データ拡張を改善する方法を調査します。生成データ拡張では、生成モデルによって生成された合成サンプルを、小規模なデータセット設定による分類用の追加データセットとして利用しま

generative

loss function

arXiv reaDer

classification

augmentation

synthesis

regularization

learning

dataset

arXiv
リンク
軽量スペクトルアテンションネットワークによる教師なしスペクトルデモザイク
arxiv_reader 2023/07/06
この論文では、教師なしの方法でトレーニングされた深層学習ベースのスペクトルデモザイク手法を紹介します。合成画像を使用した教師あり学習に依存する既存の深層学習ベースの技術の多くは、特にスペクトルバ

unsupervised

arXiv reaDer

learning

attention

arXiv

synthesis

dataset

loss function
リンク
擬似ターゲット代入で訓練された回帰モデルの多目的深層学習によるフォレストパラメータ予測
arxiv_reader 2023/06/21
リモートセンシング (RS) からのデータを使用した森林パラメーターの予測では、従来、回帰モデルは地上参照データの小さなサンプルでトレーニングされてきました。この論文では、真の予測ターゲットのこの

arXiv reaDer

learning

loss function

U-Net

synthesis

semi-supervised

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.11959v2
arxiv_reader 2023/04/25
自動錠剤認識システムは、病院の効率を改善し、視覚障害のある人々を助け、交差感染を回避する上で非常に重要です。ただし、ディープラーニングに基づく既存の錠剤認識システムのほとんどは、十分なトレーニング

few-shot

loss function

attention

adaptation

learning

classification

arXiv

representation

dataset

arXiv reaDer
リンク
NeRFVS: ジオメトリスキャフォールドによる自由ビュー合成のためのニューラルラディアンスフィールド
arxiv_reader 2023/04/14
部屋での自由なナビゲーションを可能にする新しい神経放射輝度場 (NeRF) ベースの方法である NeRFVS を紹介します。 NeRF は、トレーニングビューとは大きく異なる新しいビューに苦しんでい

loss function

arXiv

3D

arXiv reaDer

synthesis

representation

reconstruction

learning
リンク
HiFace: 静的および動的な詳細を学習することによる高忠実度の 3D 顔再構成
arxiv_reader 2023/03/21
3D モーファブルモデル (3DMM) は、1 つの画像から忠実でアニメーション化可能な 3D 顔面を再構築する大きな可能性を示しています。顔の表面は、粗い形状だけでなく、静的な詳細 (例: 個人固

dataset

reconstruction

learning

arXiv reaDer

3D

face

loss function

synthesis

arXiv
リンク
MetaUE: 水中画像強調のためのモデルベースのメタ学習
arxiv_reader 2023/03/14
水中画像を復元する際の課題は、さまざまな劣化要因の存在と、グラウンドトゥルース画像の欠如です。合成水中画像ペアを使用してデータを不適切に観察するという問題を克服することができますが、オーバーフィッテ

synthesis

dataset

CNN

pre-training

arXiv

arXiv reaDer

loss function

learning
リンク
ワンポットマルチフレームノイズ除去
arxiv_reader 2023/02/23
学習ベースのノイズ除去のパフォーマンスは、クリーンな監視に大きく依存します。しかし、多くのシーンできれいな画像を得ることは困難です。それどころか、同じ視野に対してノイズの多い複数のフレームをキャプチャ

synthesis

learning

unsupervised

loss function

denoising

arXiv

arXiv reaDer
リンク
マスクフォーカルロス: 正規のオブジェクト検出ネットワークを使用した高密度群衆カウントの統合フレームワーク
arxiv_reader 2022/12/23
群衆のカウントは、リスクの認識と早期警告、交通制御、シーンの統計分析において重要な役割を果たします。高密度で複雑なシーンでの群集カウントの課題は、人体部分の相互閉塞、体のスケールの大きな変動、およびイ

loss function

human

detection

arXiv

arXiv reaDer

occlusion

dataset

learning

estimation

synthesis
リンク
クロスモダリティ神経画像合成: 調査
arxiv_reader 2022/12/19
完全に整列され、対になったマルチモーダルニューロイメージングデータの存在は、脳疾患の診断におけるその有効性を証明しています。ただし、適切に配置されたペアデータの完全なセットを収集することは、コ

dataset

arXiv

unsupervised

loss function

arXiv reaDer

semi-supervised

weakly-supervised

metric

synthesis

learning
リンク
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