[B! residual][metric learning] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

residualとmetric learningに関するarxiv_readerのブックマーク (6)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.02052v1
arxiv_reader 2023/12/05
arXiv reaDer

dataset

benchmark

metric learning

embedding

residual

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.14197v1
arxiv_reader 2023/11/27
arXiv

arXiv reaDer

embedding

3D

residual

R-CNN

loss function

CNN

CT

metric learning
リンク
一般化可能なディープメトリック学習のためのコード化された残差変換
arxiv_reader 2022/10/11
ディープメトリック学習における基本的な課題は、トレーニングクラスで学習した埋め込みネットワークを新しいテストクラスで評価する必要があるため、フィーチャ埋め込みネットワークモデルの一般化機能です

residual

representation

arXiv

metric learning

dataset

arXiv reaDer

embedding
リンク
ニューラルネットワークにおける知識の進化
arxiv_reader 2021/03/10
ディープラーニングは、大量のデータコーパス（ラベル付きまたはラベルなし）の可用性に依存しています。したがって、1つの難しい未解決の質問は、比較的小さなデータセットで深いネットワークをトレーニングする方

arXiv reaDer

dataset

benchmark

arXiv

convolutional

metric learning

residual

classification

loss function
リンク
Hypersim：ホリスティックな屋内シーンを理解するためのフォトリアリスティックな合成データセット
arxiv_reader 2020/11/18
多くの基本的なシーン理解タスクでは、実際の画像からピクセルごとのグラウンドトゥルースラベルを取得することは困難または不可能です。全体的な屋内シーンを理解するためのフォトリアリスティックな合成データセッ

arXiv

reasoning

dataset

metric learning

arXiv reaDer

synthesis

residual

3D

multi-task
リンク
Hypersim：ホリスティックな屋内シーンを理解するためのフォトリアリスティックな合成データセット
arxiv_reader 2020/11/06
多くの基本的なシーン理解タスクでは、実際の画像からピクセルごとのグラウンドトゥルースラベルを取得することは困難または不可能です。全体的な屋内シーンを理解するためのフォトリアリスティックな合成データセッ

synthesis

3D

reasoning

metric learning

multi-task

arXiv

residual

dataset

arXiv reaDer
リンク
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