[B! recurrent][benchmark] [8ページ] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

recurrentとbenchmarkに関するarxiv_readerのブックマーク (163)

教師なしドメイン適応における効率的な事前トレーニング済み機能と反復疑似ラベリング
arxiv_reader 2021/04/29
ドメイン適応（DA）は、ある注釈付きドメインから別の類似しているが異なるラベルなしドメインに知識を転送する際のドメインシフトの問題を軽減します。ただし、既存のモデルは、他のモデルを探索せずにバックボー

recurrent

arXiv

benchmark

pre-training

domain adaptation

classification

dataset

arXiv reaDer

unsupervised
リンク
見つけてセグメント化：画像セグメンテーションを参照するための強力なパイプライン
arxiv_reader 2021/03/31
参照画像セグメンテーションは、自然言語表現によって参照されるオブジェクトをセグメント化することを目的としています。以前の方法は通常、参照インスタンスのローカリゼーション情報を明示的にモデル化せずに、視

arXiv

attention

recurrent

localization

arXiv reaDer

representation

segmentation

dataset

benchmark
リンク
RESA：レーン検出のための反復機能シフトアグリゲーター
arxiv_reader 2021/03/26
車線検出は、自動運転における最も重要なタスクの1つです。さまざまな複雑なシナリオ（たとえば、重度のオクルージョン、あいまいな車線など）と、車線注釈に固有のまばらな監視信号のために、車線検出タスクは依然

benchmark

sparse

arXiv reaDer

occlusion

arXiv

CNN

detection

recurrent
リンク
マルチスケール機能相互作用ネットワークによる軽量画像超解像
arxiv_reader 2021/03/25
最近、深く複雑な畳み込みニューラルネットワーク構造を使用した単一画像超解像（SISR）アプローチにより、有望なパフォーマンスが達成されました。ただし、これらの方法では、メモリ消費量が増える代わりにパフ

residual

benchmark

recurrent

arXiv reaDer

super-resolution

arXiv

attention

CNN
リンク
PVStereo：エンドツーエンドの自己監視ありステレオマッチング用のピラミッド投票モジュール
arxiv_reader 2021/03/15
深い畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）を使用した教師あり学習は、ステレオマッチングで大いに採用されています。ただし、適切にラベル付けされたグラウンドトゥルースを使用した大規模なデータセットの取

dataset

benchmark

synthesis

learning

CNN

self-supervised

recurrent

stereo

arXiv reaDer

arXiv
リンク
ニューラルネットワークのリフレーミング：過剰な表現における深層構造
arxiv_reader 2021/03/11
従来の浅い表現学習手法と比較して、ディープニューラルネットワークはほぼすべてのアプリケーションベンチマークで優れたパフォーマンスを実現しています。しかし、それらの明確な経験的利点にもかかわらず、それら

arXiv reaDer

benchmark

recurrent

representation learning

approximation

arXiv
リンク
ハイパースペクトル画像の超解像のためのフィードバック洗練されたローカル-グローバルネットワーク
arxiv_reader 2021/03/09
最近、深層学習に基づくシングルグレー/ RGB画像超解像（SR）法が大きな成功を収めています。ただし、単一のハイパースペクトル画像の超解像における技術開発を制限するには、2つの障害があります。 1つは

dataset

representation

arXiv reaDer

arXiv

super-resolution

benchmark

RNN

learning
リンク
時間的メモリアライメントを使用したLiDARベースの反復3Dセマンティックセグメンテーション
arxiv_reader 2021/03/04
3D環境を理解して解釈することは、自動運転車にとって重要な課題です。 3Dポイントクラウドのセマンティックセグメンテーションは、3D情報とセマンティクスを組み合わせて、このタスクに貴重な貢献を提供しま

point cloud

arXiv

benchmark

arXiv reaDer

residual

recurrent

3D

semantic segmentation

RNN

LiDAR
リンク
成功を想像することによる視覚的ナビゲーションのための学習
arxiv_reader 2021/03/03
ビジュアルナビゲーションは、強化学習（RL）の問題としてキャストされることがよくあります。現在の方法では、通常、一般的な障害物の回避と検索動作を学習する次善のポリシーが作成されます。たとえば、ターゲッ

arXiv

arXiv reaDer

human

recurrent

reinforcement learning

representation

benchmark
リンク
洗練されたオプティカルフロー推定のための正規化された畳み込みアップサンプリング
arxiv_reader 2021/02/16
オプティカルフローは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が大きなブレークスルーをもたらした回帰タスクです。ただし、これは、コストボリュームとピラミッド表現を使用するため、大きな計算上の要求が発生

arXiv

recurrent

sparse

dataset

benchmark

representation

optical flow

CNN

estimation

arXiv reaDer
リンク
肺CT画像のセグメンテーションのための密に接続された反復残余（密なR2UNet）畳み込みニューラルネットワーク
arxiv_reader 2021/02/02
ディープラーニングネットワークは、セマンティックセグメンテーションに最先端のパフォーマンスを提供するものとしての地位を確立しています。これらの手法は、特に医学的検出、セグメンテーション、分類に広く適用

recurrent

arXiv reaDer

arXiv

classification

detection

U-Net

CNN

residual

semantic segmentation

benchmark
リンク
ビジョントランスフォーマーに関する調査
arxiv_reader 2021/02/02
自然言語処理の分野に最初に適用されたトランスフォーマーは、主に自己注意メカニズムに基づくディープニューラルネットワークの一種です。その強力な表現機能のおかげで、研究者はコンピュータービジョンタスクにト

recurrent

representation

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

computer vision

bias

benchmark

transformer

attention
リンク
数ショット学習のためのエッジラベリングベースの有向ゲートグラフネットワーク
arxiv_reader 2021/01/28
既存のグラフネットワークベースの数ショット学習方法は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を介してノード間の類似性を取得します。ただし、CNNは、ベクトル形式のノード機能ではなく、空間情報を含む画

benchmark

learning

CNN

arXiv

convolutional

gradient

few-shot

dataset

recurrent

arXiv reaDer
リンク
VisualTransformerに関する調査
arxiv_reader 2020/12/24
Transformerは、主に自然言語処理の分野で適用されている自己注意メカニズムに基づくディープニューラルネットワークの一種です。トランスフォーマーの強力な表現能力に触発されて、研究者はコンピュータ

computer vision

recurrent

arXiv

benchmark

video

representation

arXiv reaDer

classification

transformer

convolutional
リンク
必要なのは1つのポイントだけです：特徴学習のための方向性のある注意ポイント
arxiv_reader 2020/12/14
点群の分類やセグメンテーションなどのタスクの強化されたポイント機能を学習するための新しい注意ベースのメカニズムを提示します。私たちの重要なメッセージは、適切な注意ポイントが選択された場合、「必要なのは

convolutional

point cloud

segmentation

benchmark

recurrent

attention

arXiv

arXiv reaDer

classification
リンク
3D畳み込み変分リカレントネットワークを使用したビデオ予測のための対数尤度正則化KLダイバージェンス
arxiv_reader 2020/12/14
潜在変数モデルの使用は、シーケンス全体の確率分布をモデル化するための強力なツールであることが示されています。この論文では、ビデオフレーム予測のタスクのために2つの方法でリカレントネットワークを拡張する

3D

convolutional

benchmark

video

recurrent

arXiv

arXiv reaDer

loss function
リンク
シーケンシャルバイナリコードを生成するためのディープリカレント量子化
arxiv_reader 2020/12/08
量子化は、その高精度と高速検索速度により、ANN（近似最近傍）検索で効果的なテクノロジーです。さまざまなアプリケーションの要件を満たすために、可変コード長に反映される検索精度と速度の間には常にトレード

recurrent

dataset

quantization

arXiv reaDer

benchmark

arXiv
リンク
シーケンシャルフィーチャアソシエーションと深度ヒント拡張を使用した単眼3Dオブジェクト検出
arxiv_reader 2020/12/03
単眼3Dオブジェクト検出は、自動運転のインテリジェント知覚システムの有望な研究トピックです。この作業では、単眼3Dオブジェクト検出のタスクに対処するために、FADNetという名前の単一ステージのキーポ

arXiv reaDer

3D

benchmark

autonomous driving

detection

disentangling

monocular

arXiv

augmentation

estimation
リンク
シーケンシャルフィーチャアソシエーションと深度ヒント拡張を使用した単眼3Dオブジェクト検出
arxiv_reader 2020/12/01
単眼3Dオブジェクト検出は、その挑戦的な性質と幅広い適用の見通しのために活発な研究トピックです。この作業では、FADNetという名前の単一ステージのキーポイントベースのネットワークを提示して、自動運転

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

augmentation

3D

autonomous driving

detection

recurrent

benchmark

monocular
リンク
FlowStep3D：自己教師ありシーンフロー推定のためのモデル展開
arxiv_reader 2020/11/23
シーンフローと呼ばれる、シーン内のポイントの3Dモーションを推定することは、コンピュータビジョンの中心的な問題です。エンドツーエンドの3Dフローを学習するように設計された従来の学習ベースの方法は、一般

arXiv

arXiv reaDer

self-supervised

synthesis

recurrent

estimation

benchmark

regularization

3D

computer vision
リンク
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