[B! quantization][reconstruction] [5ページ] arxiv_readerのブックマーク

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quantizationとreconstructionに関するarxiv_readerのブックマーク (119)

PowerQuant: 不均一な量子化のための自己同形探索
arxiv_reader 2023/01/25
ディープニューラルネットワーク (DNN) は、現在、コンピュータービジョンなどの多くの分野で普及しています。ただし、待ち時間が長いため、DNN の展開は、重みとアクティベーションのエンコードに

arXiv

arXiv reaDer

quantization

domain

computer vision

DNN

reconstruction

compression
リンク
マルチビューバイナリクラスタリングのためのグラフ連携自動エンコーダーハッシング
arxiv_reader 2023/01/09
教師なしハッシュ法は、コンパクトなバイナリコードを学習することでストレージと計算を大幅に削減できる大規模データの爆発的な増加に伴い、広く注目を集めています。既存の教師なしハッシュ法は、サンプルから貴

dataset

learning

unsupervised

arXiv

reconstruction

arXiv reaDer

clustering

affinity

attention

quantization
リンク
RepQ-ViT: ビジョントランスフォーマーのトレーニング後の量子化のためのスケール再パラメータ化
arxiv_reader 2022/12/19
トレーニング後の量子化 (PTQ) は、エンドツーエンドの再トレーニングなしでキャリブレーションに小さなデータセットしか必要としない、軽量で実用的なモデル圧縮手法です。最近、ビジョントランス (Vi

dataset

reconstruction

arXiv

transformer

arXiv reaDer

quantization

compression
リンク
不均衡な実世界の産業データセットにおける異常検出の複合スコア
arxiv_reader 2022/11/29
近年、産業部門は第 4 の革命に向かって進化しています。品質管理の分野では、コンピュータビジョンの異常検出のための高度な機械学習に特に関心があります。それにもかかわらず、高品質の要件を保証するために

GAN

computer vision

reconstruction

arXiv reaDer

quantization

domain

metric

dataset

arXiv

anomaly detection
リンク
微分レンダリングによる 3D 再構成のための適応型関節最適化
arxiv_reader 2022/09/13
スキャンと量子化中に発生する避けられないノイズにより、RGB-D センサーを介した 3D 再構成では、ジオメトリとテクスチャの両方でエラーが発生し、カメラのドリフト、メッシュの歪み、テクスチャのゴース

adversarial

differentiable

synthesis

3D

arXiv reaDer

reconstruction

arXiv

pose

RGB-D

quantization
リンク
セマンティックに結合された VQ モデルを使用したセマンティックイメージ合成
arxiv_reader 2022/09/07
セマンティックイメージ合成では、何が生成されているかをガイドできるようにすることで、無条件のイメージ生成を制御できます。画像を自動エンコードするために事前にトレーニングされたベクトル量子化モデル (

synthesis

reconstruction

autoregressive

pre-training

dataset

learning

quantization

arXiv reaDer

arXiv

transformer
リンク
暗黙の神経表現の量子化について
arxiv_reader 2022/09/05
暗黙的/座標ニューラルネットワーク内での量子化の役割は、まだ完全には理解されていません。トレーニング中に正規の固定量子化スキームを使用すると、トレーニング中にネットワークの重み分布が変化するため、低

representation

compression

arXiv

quantization

arXiv reaDer

3D

reconstruction
リンク
物理駆動型ディープニューラルネットワークによる実用的なシングルショットフェーズリトリーブに向けて
arxiv_reader 2022/08/19
位相回復 (PR) は、フーリエ強度のみの測定値から複素数値の信号を回復するための長年の課題であり、デジタルイメージングで広く使用されているため、かなりの注目を集めています。最近、深層学習ベースのア

simulation

reconstruction

arXiv

DNN

single-shot

domain

arXiv reaDer

quantization

attention
リンク
微分レンダリングによる 3D 再構成のための適応型関節最適化
arxiv_reader 2022/08/16
スキャンと量子化中に発生する避けられないノイズにより、RGB-D センサーを介した 3D 再構成では、ジオメトリとテクスチャの両方でエラーが発生し、カメラのドリフト、メッシュの歪み、テクスチャのゴース

quantization

3D

pose

adversarial

reconstruction

synthesis

arXiv

differentiable

arXiv reaDer

RGB-D
リンク
OL-DN: HEVC イントラフレーム品質向上のためのオンライン学習ベースのデュアルドメインネットワーク
arxiv_reader 2022/08/10
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) ベースの方法は、圧縮された画像とビデオの品質を向上させるための効果的なソリューションを提供します。ただし、これらの方法では、生データを使用して品質を向上さ

arXiv

convolutional

reconstruction

learning

CNN

compression

domain

arXiv reaDer

quantization

video
リンク
画像の再構成と生成のための階層的残差学習ベースのベクトル量子化変分オートエンコーダ
arxiv_reader 2022/08/10
データの階層的な離散表現を学習する、HR-VQVAE と呼ばれる多層変分オートエンコーダーメソッドを提案します。新しい目的関数を利用することにより、HR-VQVAE の各レイヤーは、ベクトル量子化エ

arXiv

representation

generative

reconstruction

learning

residual

arXiv reaDer

quantization
リンク
セマンティックコミュニケーションに向けて: 深層学習ベースのイメージセマンティックコーディング
arxiv_reader 2022/08/09
セマンティックコミュニケーションは、重要な情報を見逃さずに送信するデータ量を大幅に削減できるため、関心が高まっています。既存のほとんどの作品は、テキストのセマンティックエンコーディングと送信を調査

arXiv reaDer

arXiv

quantization

adversarial

reinforcement learning

convolutional

GAN

reconstruction

generative

attention
リンク
堅牢な低照度画像の強調に向けて
arxiv_reader 2022/05/19
この論文では、野生で見つかった暗い画像から明るい画像を作成する問題を研究します。薄暗い環境で撮影されているため、画像は暗くなります。それらは、量子化とセンサーノイズによって引き起こされるカラーシフトに

dataset

quantization

simulation

arXiv

reconstruction

learning

arXiv reaDer
リンク
RAPQ: トレーニング後の 2 のべき乗低ビット量子化の精度の救済
arxiv_reader 2022/04/27
ハードウェア要件を満たし、長時間の再トレーニングを必要としないディープニューラルネットワーク用のPower-of-Twoトレーニング後量子化（PTQ）メソッドを紹介します。 PTQは、少量のキャリブレ

quantization

reconstruction

arXiv reaDer

arXiv
リンク
カノニカルマッピングによる自己回帰3D形状生成
arxiv_reader 2022/04/06
トランスフォーマーは、シーケンシャルデータの長距離依存関係をモデル化できるため、画像、音声、テキストの生成など、さまざまな生成タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。それでも、高解像度の点群など、構

arXiv

generative

transformer

point cloud

reconstruction

arXiv reaDer

autoregressive

quantization

3D
リンク
L-Verse：画像とテキスト間の双方向生成
arxiv_reader 2022/03/23
自然言語の長距離の相互作用を学ぶことをはるかに超えて、トランスフォーマーは、そのパワーとスケーラビリティを備えた多くのビジョンタスクの事実上の標準になりつつあります。特に画像とテキスト間のクロスモーダ

quantization

arXiv reaDer

detection

transformer

representation learning

domain

arXiv

reconstruction
リンク
効果的なビデオアップスケーリングのための時空間ダウンサンプリングの学習
arxiv_reader 2022/03/16
ダウンサンプリングは、最も基本的な画像処理操作の1つです。ビデオに不適切な時空間ダウンサンプリングを適用すると、空間のモアレパターンや時間のワゴンホイール効果などのエイリアシングの問題が発生する可能性

learning

differentiable

spatio-temporal

quantization

arXiv

reconstruction

video

arXiv reaDer
リンク
QDrop：非常に低ビットのトレーニング後の量子化のためのランダムドロップ量子化
arxiv_reader 2022/03/14
最近、トレーニング後の量子化（PTQ）により、長時間の再トレーニングなしで効率的なニューラルネットワークを生成することが注目されています。低コストにもかかわらず、現在のPTQ作業は、非常に低いビット設

classification

arXiv reaDer

computer vision

reconstruction

detection

quantization

arXiv

attention
リンク
潜在的セグメンテーション空間へのノイズ注入によるセマンティックセグメンテーションCycleGANのパフォーマンスの改善
Improving Performance of Semantic Segmentation CycleGANs by Noise Injection into the Latent Segmentation Space 近年、セマンティックセグメンテーションはコンピュータビジョンのさまざまな研究から恩恵を受けています。非常に用途の広いCycleGANアーキテクチャに着想を得て、セマンティックセグメンテーションとサイクル整合性の概念を組み合わせて、マルチタスクトレーニングプロトコルを実現します。ただし、学習は、潜在的なセグメンテーションドメインで透かしとして表現される、いわゆるステガノグラフィ効果によって大幅に妨げられ、画像の再構成が非常に簡単な作業になります。これに対抗するために、サイクルアーキテクチャにおけるこの不利な情報フローを回避するために、量子化ノイズまたはガウスノイズ加算のいず
arxiv_reader 2022/01/19
近年、セマンティックセグメンテーションはコンピュータビジョンのさまざまな研究から恩恵を受けています。非常に用途の広いCycleGANアーキテクチャに着想を得て、セマンティックセグメンテーションとサイク

quantization

arXiv

dataset

learning

computer vision

arXiv reaDer

domain

semantic segmentation

reconstruction
リンク
UWC：迅速なネットワーク圧縮に向けたユニット単位のキャリブレーション
arxiv_reader 2022/01/19
この論文では、高性能で高効率の畳み込みニューラルネットワーク〜（CNN）量子化を実現するトレーニング後量子化〜（PTQ）法を紹介します。以前のPTQメソッドは通常、レイヤーごとのパラメーターキャリブレ

quantization

compression

arXiv

arXiv reaDer

CNN

reconstruction
リンク
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