[B! one-shot][semi-supervised] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

one-shotとsemi-supervisedに関するarxiv_readerのブックマーク (13)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.04063v3
arxiv_reader 2023/09/06
one-shot

arXiv reaDer

semi-supervised

dataset

representation

arXiv

face

pre-training

synthesis

learning
リンク
事前トレーニング済みの拡散モデルを使用したワンショットの半教師付き連合学習の探索
arxiv_reader 2023/05/09
連合学習は、プライバシーを保護する共同学習アプローチです。最近、一部の研究では、サーバー上のラベル付きデータとクライアント上のラベルなしデータを使用して一般的に見られる現実世界のシナリオを処理するため

face

arXiv reaDer

semi-supervised

one-shot

arXiv

pre-training

learning
リンク
StyleGAN画像の自動セグメンテーションのための自己教師ありワンショット学習
arxiv_reader 2023/03/13
この論文では、StyleGAN を使用して生成された合成画像の自動ワンショットセグメンテーションのフレームワークを提案します。「ワンショットセグメンテーション」の必要性に関しては、ネットワークが

arXiv

semantic segmentation

GAN

arXiv reaDer

benchmark

clustering

one-shot

semi-supervised

detection

self-supervised
リンク
Edge-Guided Transform と Noisy Landmark Refinement によるワンショット医療ランドマークローカリゼーション
arxiv_reader 2022/08/02
多くの医療アプリケーションの重要なアップストリームタスクとして、監視されたランドマークのローカリゼーションは、望ましいパフォーマンスを達成するために依然として無視できないアノテーションコストを必要

loss function

localization

self-supervised

arXiv reaDer

semi-supervised

unsupervised

detection

arXiv

landmark

one-shot
リンク
LesionPaste：医用画像のワンショット異常検出
arxiv_reader 2022/03/15
特に大規模なデータセットの場合、医用画像に手動で注釈を付けるにはコストがかかるため、異常検出は、通常のデータのみを使用したトレーニングモデルを通じて調査されてきました。真の異常に関する事前の知識が不足

unsupervised

one-shot

anomaly detection

synthesis

classification

semi-supervised

augmentation

arXiv reaDer

arXiv

dataset
リンク
多様なオクルージョンを使用したワンショットスケルトンベースのアクション認識を深く掘り下げる
arxiv_reader 2022/02/24
人間の行動を自動的に理解することで、家庭用ロボットは最も重要なニーズを特定し、現在の状況に応じて人間を支援する方法を計画できます。ただし、そのような方法の大部分は、関心のあるすべての概念に対して大量の

transformer

augmentation

arXiv

CNN

embedding

one-shot

semi-supervised

arXiv reaDer

pose

metric learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.02814v4
arxiv_reader 2021/12/07
オブジェクト検出は、コンピュータビジョンと画像処理の基本的なタスクです。現在の深層学習ベースのオブジェクト検出器は、豊富なラベル付きデータで非常に成功しています。ただし、実際には、各オブジェクトカテゴ

detection

computer vision

few-shot

classification

arXiv

arXiv reaDer

benchmark

zero-shot

dataset

metric
リンク
SwiftNet：リアルタイムビデオオブジェクトセグメンテーション
arxiv_reader 2021/02/10
この作業では、リアルタイムの半教師ありビデオオブジェクトセグメンテーション（ワンショットVOS）用のSwiftNetを紹介します。これは、DAVIS 2017検証データセットで77.8％のJ＆Fと70

real time

video

arXiv

dataset

segmentation

semi-supervised

arXiv reaDer

one-shot
リンク
完全に監視されたパフォーマンスまでのワンショット半教師あり（BOSS）学習の構築
arxiv_reader 2021/01/27
ラベルなしデータを使用して完全な教師あり学習のパフォーマンスに到達し、クラスごとに1つのサンプルのみにラベルを付けることは、深層学習アプリケーションに理想的です。完全教師あり学習に匹敵するテスト精度を

dataset

learning

arXiv reaDer

arXiv

semi-supervised

one-shot
リンク
フロスト：より速く、より堅牢なワンショット半教師ありトレーニング
arxiv_reader 2020/12/07
ワンショット半教師あり学習の最近の進歩により、新しいアプリケーションの深層学習の障壁が低くなりました。ただし、半教師あり学習の最先端技術はトレーニングに時間がかかり、パフォーマンスはラベル付けされたデ

OOD

arXiv

semi-supervised

arXiv reaDer

learning

one-shot
リンク
ワンショットビデオオブジェクトのセグメンテーションを再び効率化する
arxiv_reader 2020/12/04
ビデオオブジェクトセグメンテーション（VOS）は、ビデオの各フレームでオブジェクトのセットをセグメント化するタスクを説明します。半教師あり設定では、各オブジェクトの最初のマスクがテスト時に提供されます

semi-supervised

adaptation

one-shot

video

detection

R-CNN

segmentation

arXiv

arXiv reaDer
リンク
フロスト：より速く、より堅牢なワンショット半教師ありトレーニング
arxiv_reader 2020/12/01
ワンショット半教師あり学習の最近の進歩により、新しいアプリケーションの深層学習の障壁が低くなりました。ただし、半教師あり学習の最先端技術はトレーニングに時間がかかり、パフォーマンスはラベル付けされたデ

arXiv reaDer

arXiv

one-shot

OOD

semi-supervised

learning
リンク
フロスト：より速く、より堅牢なワンショット半教師ありトレーニング
arxiv_reader 2020/11/19
ワンショット半教師あり学習の最近の進歩により、新しいアプリケーションの深層学習の障壁が低くなりました。ただし、半教師あり学習の最先端技術はトレーニングに時間がかかり、パフォーマンスはラベル付けされたデ

arXiv

OOD

arXiv reaDer

semi-supervised

one-shot

learning
リンク
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