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

arxiv_reader id:arxiv_reader

poolingとbiasに関するarxiv_readerのブックマーク (28)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.09768v2
arxiv_reader 2024/05/09
dataset

vehicle

pooling

affinity

arXiv reaDer

detection

arXiv

bias
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.16994v2
arxiv_reader 2024/04/29
video

pooling

captioning

pre-training

bias

dataset

arXiv reaDer

arXiv

benchmark
リンク
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/2311.12125v1
arxiv_reader 2023/11/22
denoising

arXiv

arXiv reaDer

convolutional

reconstruction

pooling

point cloud

3D

regularization

bias
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.11808v5
arxiv_reader 2023/10/25
arXiv reaDer

CNN

bias

reasoning

arXiv

attention

dataset

pooling

weakly-supervised
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.01310v1
arxiv_reader 2023/09/06
arXiv reaDer

attention

dataset

classification

arXiv

pooling

bias

transformer

CNN
リンク
点群の分類とセグメンテーションに Transformer の誘導性バイアスを利用する
arxiv_reader 2023/04/28
点座標から効率的に高次元の特徴を抽出するための点間接続を発見することは、点群を処理する上での重要な課題です。ほとんどの既存の方法は、グローバル接続を無視しながら効率的なローカル特徴抽出器を設計すること

3D

pooling

bias

segmentation

classification

point cloud

transformer

arXiv

arXiv reaDer
リンク
LAP：畳み込みニューラルネットワークにおける忠実な解釈と知識注入のための注意ベースのモジュール
arxiv_reader 2023/02/07
深い畳み込みニューラルネットワークの最先端のパフォーマンスにもかかわらず、それらは目に見えない状況でバイアスや誤動作の影響を受けやすくなっています。彼らの推論の背後にある複雑な計算は、信頼を築くのに十

dataset

attention

CNN

weakly-supervised

reasoning

interpretation

pooling

arXiv reaDer

arXiv

bias
リンク
ロバストな表情認識のための注意深いプーリングを備えたビジョントランスフォーマー
arxiv_reader 2022/12/13
自然界での表情認識 (FER) は、非常に困難な作業です。最近、いくつかのビジョントランスフォーマー (ViT) が FER 用に調査されましたが、それらのほとんどは、畳み込みニューラルネットワー

bias

transformer

dataset

arXiv

occlusion

face

pooling

attention

arXiv reaDer

CNN
リンク
LAP：畳み込みニューラルネットワークにおける忠実な解釈と知識注入のための注意ベースのモジュール
arxiv_reader 2022/11/22
深い畳み込みニューラルネットワークの最先端のパフォーマンスにもかかわらず、それらは目に見えない状況でバイアスや誤動作の影響を受けやすくなっています。彼らの推論の背後にある複雑な計算は、信頼を築くのに十

weakly-supervised

pooling

attention

arXiv reaDer

reasoning

bias

interpretation

CNN

dataset

arXiv
リンク
複雑さの少ない近似畳み込みニューラルネットワーク
arxiv_reader 2022/08/02
この論文では、訓練された畳み込みニューラルネットワーク (ConvNet) の計算の複雑さを最小限に抑えるためのアプローチを紹介します。アイデアは、特定の ConvNet のすべての要素を近似し、元

bias

face

CNN

detection

arXiv

approximation

classification

pooling

arXiv reaDer
リンク
COVID-19診断用のCNNベースのローカルビジョントランスフォーマー
arxiv_reader 2022/07/06
ディープラーニングテクノロジーは、医師がCOVID-19感染を迅速かつ正確に特定するのに役立つ支援テクノロジーとして使用できます。最近、Vision Transformer（ViT）は、そのグローバル

bias

arXiv reaDer

dataset

learning

CNN

classification

pooling

transformer

arXiv

COVID-19
リンク
AO2-DETR：任意指向のオブジェクト検出トランスフォーマー
arxiv_reader 2022/05/26
任意指向のオブジェクト検出（AOOD）は、任意の方向と雑然とした配置で野生のオブジェクトを検出するための困難なタスクです。既存のアプローチは、主にアンカーベースのボックスまたは密なポイントに基づいてお

detection

arXiv reaDer

bias

reasoning

transformer

arXiv

dataset

pooling
リンク
人間の精度を超える：カリキュラム学習によるUSG画像からの胆嚢癌の検出
arxiv_reader 2022/04/26
先行研究が知られていないため、超音波（USG）画像から胆嚢癌（GBC）を検出するためのCNNベースのモデルの可能性を探ります。 USGは、低コストでアクセスしやすいため、GB疾患の最も一般的な診断モダ

CNN

bias

arXiv reaDer

learning

classification

saliency

pooling

detection

human

arXiv
リンク
オーディオビジュアルビデオ解析におけるモダリティバイアスの調査
arxiv_reader 2022/04/01
時間的境界を持つオーディオおよびビジュアルイベントラベルの検出を含むオーディオビジュアルビデオ解析（AVVP）の問題に焦点を当てます。各ビデオのラベルのバッグとして利用できるのはイベントラベルのみであ

video

pooling

arXiv reaDer

attention

bias

weakly-supervised

arXiv
リンク
フル解像度の写真によるテーマを意識した美的分布の予測
arxiv_reader 2022/03/17
審美的品質評価（AQA）は、複雑な審美的要因のために困難な作業です。現在、固定サイズの入力を必要とするディープニューラルネットワークを使用してAQAを実行するのが一般的です。既存の方法は、主にサイズ変

arXiv

pooling

arXiv reaDer

bias
リンク
WaveMix：画像のリソース効率の高いトークンミキシング
arxiv_reader 2022/03/09
特定のビジョントランスフォーマー（ViT）およびCNNアーキテクチャーは、ビジョンタスクで一般化されていますが、トレーニングやテストでさえも計算要件があるため、グリーン、エッジ、またはデスクトップコン

bias

arXiv reaDer

transformer

dataset

CNN

convolutional

pooling

arXiv
リンク
フル解像度の写真によるテーマを意識した美的分布の予測
Theme-Aware Aesthetic Distribution Prediction with Full Resolution Photos 審美的品質評価（AQA）は、複雑な審美的要因のために困難な作業です。現在、固定サイズの入力を必要とするディープニューラルネットワークを使用してAQAを実行するのが一般的です。既存の方法は、主にサイズ変更、トリミング、パディングによって画像を変換するか、適応型プーリングを使用して、固定サイズの入力から美的特徴を交互にキャプチャします。ただし、これらの変換は美的機能を損なう可能性があります。この問題に対処するために、画像パディングと画像領域（RoM）プーリングを組み合わせることにより、フル解像度の画像AQAを実現するためのシンプルで効果的な方法を提案します。パディングは入力を同じサイズに変えます。 RoMプーリングは、画像機能をプールし、余分なパッ
arxiv_reader 2022/03/09
審美的品質評価（AQA）は、複雑な審美的要因のために困難な作業です。現在、固定サイズの入力を必要とするディープニューラルネットワークを使用してAQAを実行するのが一般的です。既存の方法は、主にサイズ変

pooling

arXiv reaDer

arXiv

bias
リンク
LAP：畳み込みニューラルネットワークにおける忠実な解釈と知識注入のための注意ベースのモジュール
arxiv_reader 2022/01/31
深い畳み込みニューラルネットワークの最先端のパフォーマンスにもかかわらず、それらは目に見えない状況でバイアスや誤動作の影響を受けやすくなっています。彼らの推論の背後にある複雑な計算は、信頼を築くのに十

weakly-supervised

dataset

attention

bias

CNN

reasoning

pooling

interpretation

arXiv

arXiv reaDer
リンク
身体化された視覚的ナビゲーションのための対称性を意識したニューラルアーキテクチャ
arxiv_reader 2021/12/20
視覚的な探索は、環境のナビゲート可能なすべての領域をできるだけ早く訪問することを目的としたタスクです。既存の方法では、タスクの標準ツールとして深層強化学習（RL）を採用しています。ただし、トレーニング

SLAM

reinforcement learning

arXiv

convolutional

pooling

dataset

arXiv reaDer

bias

OOD
リンク
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