[B! learning][loss function][weakly-supervised] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとweakly-supervisedに関するarxiv_readerのブックマーク (28)

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/2004.13324v3
arxiv_reader 2024/01/30
arXiv reaDer

learning

3D

differentiable

estimation

weakly-supervised

arXiv

dataset

pose

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.04678v2
arxiv_reader 2023/11/14
representation

arXiv

loss function

dataset

learning

weakly-supervised

arXiv reaDer
リンク
複数のカメラビューからの監視ビデオの異常検出のための MIL アプローチ
arxiv_reader 2023/11/10
オクルージョンとクラッターは、監視ビデオの異常の検出を困難にする 2 つのシーン状態です。さらに、異常イベントはまれであり、その結果、クラスの不均衡とラベル付き異常データの欠如もこのタスクの重要な特

video

arXiv reaDer

benchmark

dataset

occlusion

anomaly detection

arXiv

weakly-supervised

learning

loss function
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
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
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
Shatter and Gather: テキスト監修による参照画像セグメンテーションの学習
arxiv_reader 2023/08/31
画像セグメンテーションとは、自由形式のテキストで記述された任意のエンティティをセグメント化するタスクであり、さまざまな視覚アプリケーションの可能性を広げます。ただし、このタスクのトレーニングデータ

arXiv

weakly-supervised

benchmark

segmentation

learning

arXiv reaDer

loss function
リンク
複数のカメラビューからの監視ビデオの異常検出のための MIL アプローチ
arxiv_reader 2023/08/22
オクルージョンとクラッターは、監視ビデオの異常の検出を困難にする 2 つのシーン状態です。さらに、異常イベントはまれであり、その結果、クラスの不均衡とラベル付き異常データの欠如もこのタスクの重要な特

arXiv

occlusion

arXiv reaDer

video

loss function

anomaly detection

learning

dataset

benchmark

weakly-supervised
リンク
ビデオ分類における段階的な知識の蒸留: 弱く監視された補完的なフレームワークによる生徒の進歩の調和
arxiv_reader 2023/07/12
ビデオデータのラベル効率的な学習のコンテキストでは、抽出方法と教師と生徒のアーキテクチャの構造設計が知識の抽出に大きな影響を与えます。しかし、これらの要因間の関係は、これまでの研究では見落とされて

knowledge distillation

loss function

learning

weakly-supervised

classification

arXiv

video

arXiv reaDer
リンク
複数のカメラビューからの監視ビデオの異常検出のための MIL アプローチ
arxiv_reader 2023/07/05
オクルージョンとクラッターは、監視ビデオの異常の検出を困難にする 2 つのシーン状態です。さらに、異常イベントはまれであり、その結果、クラスの不均衡とラベル付き異常データの欠如もこのタスクの重要な特

benchmark

video

loss function

arXiv reaDer

arXiv

learning

weakly-supervised

occlusion

anomaly detection

dataset
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
SLAM: 弱い教師ありセマンティックセグメンテーションのためのセマンティックラーニングベースのアクティベーションマップ
arxiv_reader 2022/10/25
画像レベルの注釈に基づく最近の主流の弱い教師ありセマンティックセグメンテーション (WSSS) アプローチは、主に限られた表現能力を持つバイナリ画像レベルの分類に依存しています。この論文では、SLA

semantic segmentation

embedding

weakly-supervised

classification

arXiv

loss function

SLAM

arXiv reaDer

dataset

regularization
リンク
ソフトラベルとノイズロバストロスを使用した弱教師付き医用画像セグメンテーション
arxiv_reader 2022/09/20
ディープラーニングアルゴリズムの最近の進歩は、多くの医用画像解析の問題を解決する上で大きなメリットをもたらしました。ディープラーニングモデルのトレーニングには、通常、専門家のラベルが付いた大規

loss function

weakly-supervised

dataset

segmentation

learning

MRI

arXiv reaDer

detection

arXiv
リンク
PyMIC: アノテーション効率の高い医用画像セグメンテーションのためのディープラーニングツールキット
arxiv_reader 2022/08/22
背景と目的: 医療画像セグメンテーション用の既存のディープラーニングプラットフォームは、主に、完全で正確なピクセルレベルの注釈が利用可能であることを前提とした、完全に監視されたセグメンテーション

arXiv reaDer

semi-supervised

sparse

segmentation

arXiv

loss function

weakly-supervised

learning
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
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
意味的対応のための特徴抽出とコスト集約の共同学習
arxiv_reader 2022/04/20
意味的に類似した画像間で密な対応を確立することは、クラス内の大きな変動と背景の乱雑さのために、困難な作業の1つです。これらの問題を解決するために、特徴抽出器またはコスト集計を個別に学習することに焦点を

weakly-supervised

arXiv

contrastive

learning

benchmark

arXiv reaDer

loss function
リンク
意味的対応のための特徴抽出とコスト集約の共同学習
Joint Learning of Feature Extraction and Cost Aggregation for Semantic Correspondence 意味的に類似した画像間で密な対応を確立することは、クラス内の大きな変動と背景の乱雑さのために、困難な作業の1つです。これらの問題を解決するために、特徴抽出器またはコスト集計を個別に学習することに焦点を当てた多数の方法が提案されており、これにより最適ではないパフォーマンスが得られます。本論文では、意味的対応のための特徴抽出とコスト集約を共同で学習するための新しいフレームワークを提案する。各モジュールからの疑似ラベルを活用することにより、特徴抽出モジュールとコスト集計モジュールで構成されるネットワークが同時に学習されます。さらに、信頼性の低い疑似ラベルを無視するために、弱く監視された方法でネットワークを学習するための信頼性を
arxiv_reader 2022/04/06
意味的に類似した画像間で密な対応を確立することは、クラス内の大きな変動と背景の乱雑さのために、困難な作業の1つです。これらの問題を解決するために、特徴抽出器またはコスト集計を個別に学習することに焦点を

arXiv reaDer

arXiv

learning

benchmark

loss function

weakly-supervised

contrastive
リンク
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