[B! pooling][adversarial] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

poolingとadversarialに関するarxiv_readerのブックマーク (18)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.07410v1
arxiv_reader 2024/04/12
semantic segmentation

arXiv

classification

bias

arXiv reaDer

benchmark

representation

adversarial

pooling

CNN
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.14489v1
arxiv_reader 2024/03/22
adversarial

arXiv reaDer

pooling

GNN

classification

domain

arXiv

transformer

denoising
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.02892v1
arxiv_reader 2024/03/06
adversarial

re-id

classification

dataset

segmentation

clustering

arXiv reaDer

pooling

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2202.12435v2
arxiv_reader 2024/01/30
arXiv reaDer

pooling

benchmark

adversarial

convolutional

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.14586v1
arxiv_reader 2023/09/27
pooling

3D

dataset

MRI

adversarial

arXiv

arXiv reaDer

convolutional

synthesis

transformer
リンク
ダウンサンプリングをできるだけ早く修正してください。エイリアシングとスペクトルアーティファクトのないプーリングによりネイティブでより堅牢になります
arxiv_reader 2023/07/20
畳み込みニューラルネットワークは、一連の畳み込み、正規化、非線形性、および潜在的に強力なセマンティック埋め込みへのダウンサンプリング操作を通じて画像をエンコードします。しかし、これまでの研究では、

arXiv

CNN

adversarial

arXiv reaDer

domain

embedding

pooling
リンク
ロバストなモデルは自信過剰ではない
arxiv_reader 2022/10/13
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、コンピュータービジョンタスクの多くの学術的ベンチマークで成功を収めていますが、現実世界でのそれらのアプリケーションは依然として根本的な課題に直面し

arXiv reaDer

benchmark

arXiv

pooling

CNN

adversarial

computer vision
リンク
FoveaTer: 画像分類のための Foveated Transformer
arxiv_reader 2022/10/04
多くの動物と人間は、さまざまな空間解像度 (中心窩視覚) で視野を処理し、周辺処理を使用して眼球運動を行い、中心窩を指して、関心のあるオブジェクトに関する高解像度の情報を取得します。このアーキテクチャ

arXiv reaDer

pooling

transformer

arXiv

convolutional

classification

human

computer vision

attention

adversarial
リンク
ウェーブレット正則化は敵対的トレーニングに利益をもたらします
arxiv_reader 2022/06/09
敵対的な訓練方法は、敵対的な例に対する最先端の（SOTA）経験的防御方法です。多くの正則化方法は、敵対的な訓練の組み合わせで効果的であることが証明されています。それにもかかわらず、そのような正則化メソ

adversarial

pooling

regularization

arXiv reaDer

residual

domain

arXiv

dataset
リンク
FrequencyLowCutプーリング-壊滅的な過剰適合に対するプラグアンドプレイ
arxiv_reader 2022/04/04
過去数年間、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、幅広いコンピュータービジョンタスクで支配的なニューラルアーキテクチャでした。画像と信号処理の観点から、この成功は少し驚くかもしれません。ほとんど

CNN

attention

arXiv

arXiv reaDer

computer vision

adversarial

pooling
リンク
畳み込み層の特徴マップから敵対的ロバストネスを理解する
Understanding Adversarial Robustness from Feature Maps of Convolutional Layers ニューラルネットワークの敵対的ロバスト性は、主に2つの要因に依存します。1つはネットワークの特徴表現能力であり、もう1つは摂動に対する抵抗能力です。本論文では、畳み込み層の特徴マップからネットワークの摂動防止能力を研究した。私たちの理論的分析は、平均的なプーリングの前のより大きな畳み込み特徴が摂動に対するより良い抵抗に寄与することができることを発見しますが、結論は最大のプーリングには当てはまりません。理論的発見に基づいて、既存のニューラルネットワークの堅牢性を向上させるための2つの実行可能な方法を提示します。提案されたアプローチは非常に単純であり、入力をアップサンプリングするか、畳み込み演算子のストライド構成を変更するだけで済みます。
arxiv_reader 2022/02/28
ニューラルネットワークの敵対的ロバスト性は、主に2つの要因に依存します。1つはネットワークの特徴表現能力であり、もう1つは摂動に対する抵抗能力です。本論文では、畳み込み層の特徴マップからネットワークの

pooling

adversarial

arXiv reaDer

convolutional

representation

benchmark

arXiv
リンク
きめ細かい敵対的半教師あり学習
arxiv_reader 2021/10/13
このホワイトペーパーでは、半教師あり学習（SSL）を利用してトレーニングデータの量を増やし、Fine-Grained Visual Categorization（FGVC）のパフォーマンスを向上させま

learning

representation

arXiv reaDer

adversarial

semi-supervised

classification

arXiv

pooling

dataset
リンク
CADA：教師なし視神経乳頭とカップのセグメンテーションのためのマルチスケールの協調的敵対的ドメイン適応
arxiv_reader 2021/10/07
網膜イメージングデバイスの多様性は、重要な課題を提起します。ドメインシフトは、1つのドメインでトレーニングされた深層学習モデルを新しいテストドメインに適用すると、パフォーマンスの低下につながります。こ

adversarial

domain adaptation

arXiv reaDer

pose

segmentation

arXiv

pooling

dataset

unsupervised
リンク
WaveCNet：ノイズに強い画像分類のためのエイリアシング効果を抑制するウェーブレット統合CNN
arxiv_reader 2021/07/29
画像分類で広く使用されていますが、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はノイズが途切れる傾向があります。つまり、CNN出力は小さな画像ノイズによって大幅に変化する可能性があります。ノイズのロバスト

arXiv reaDer

adversarial

arXiv

detection

pooling

dataset

CNN

classification

R-CNN
リンク
FoveaTer：画像分類用のFoveated Transformer
arxiv_reader 2021/06/01
多くの動物と人間は、さまざまな空間解像度 (中心窩) で視野を処理し、周辺処理を使用して眼球運動を行い、中心窩を向けて、関心のあるオブジェクトに関する高解像度の情報を取得します。このアーキテクチャによ

adversarial

pooling

approximation

arXiv

transformer

classification

computer vision

arXiv reaDer

attention
リンク
DA-DETR: 情報融合によるドメイン適応検出トランスフォーマー
arxiv_reader 2021/04/01
ドメイン適応オブジェクト検出の一般的なアプローチは、2段階アーキテクチャ（Faster R-CNN）を採用しています。これには、多数のハイパーパラメータと、アンカー、領域プーリング、非最大抑制などの手

attention

detection

R-CNN

arXiv

adversarial

domain adaptation

learning

transformer

pooling

arXiv reaDer
リンク
敵対的攻撃のための厳密なレイヤー出力操作による畳み込みニューラルネットワークのプーリングの脆弱性の悪用
arxiv_reader 2020/12/22
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、インテリジェントビークルなどのモバイルロボット工学にますます適用されています。ロボットアプリケーションにおけるCNNのセキュリティは重要な問題であり、CNN

arXiv

pooling

vehicle

arXiv reaDer

CNN

adversarial
リンク
物体認識のための解釈可能なグラフカプセルネットワーク
arxiv_reader 2020/12/04
畳み込みニューラルネットワークの代替として、画像からオブジェクトを認識するカプセルネットワークが提案されています。現在の文献は、CNNに対するCapsNetの多くの利点を示しています。ただし、Caps

adversarial

classification

interpretation

disentangling

CNN

representation

saliency

pooling

arXiv

arXiv reaDer
リンク
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