[B! segmentation][self-supervised][loss function] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

segmentationとself-supervisedとloss functionに関するarxiv_readerのブックマーク (23)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.06473v2
arxiv_reader 2024/05/28
self-supervised

MRI

loss function

CT

arXiv reaDer

bias

arXiv

segmentation

representation learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.18763v1
arxiv_reader 2024/04/30
OOD

segmentation

dataset

self-supervised

loss function

arXiv

reconstruction

arXiv reaDer

representation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.19797v2
arxiv_reader 2024/04/01
3D

self-supervised

representation

localization

arXiv

arXiv reaDer

segmentation

dataset

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.11497v1
arxiv_reader 2024/02/20
dataset

segmentation

pre-training

arXiv reaDer

loss function

arXiv

classification

contrastive

self-supervised
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.10425v1
arxiv_reader 2024/02/19
loss function

self-supervised

localization

arXiv reaDer

segmentation

arXiv

CT

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.06473v1
arxiv_reader 2024/01/15
representation learning

arXiv

self-supervised

arXiv reaDer

loss function

MRI

CT

bias

segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.03339v1
arxiv_reader 2023/12/07
segmentation

point cloud

embedding

self-supervised

loss function

representation learning

arXiv

arXiv reaDer

classification
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.00527v3
arxiv_reader 2023/10/04
self-supervised

convolutional

CNN

pose estimation

detection

arXiv reaDer

loss function

arXiv

segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.09490v1
arxiv_reader 2023/09/19
embedding

dataset

arXiv reaDer

learning

segmentation

arXiv

loss function

self-supervised

attention
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.01487v1
arxiv_reader 2023/09/06
classification

metric

dataset

loss function

generative

self-supervised

arXiv

arXiv reaDer

segmentation
リンク
LVM-Med: 二次グラフマッチングによる医療画像用の大規模自己教師あり視覚モデルの学習
arxiv_reader 2023/07/11
限られた注釈付きサンプルで新しいタスクに合わせて微調整できる大規模な事前トレーニング済みモデルを取得することは、医療画像データにとって未解決の課題のままです。 ImageNet で事前にトレーニング

arXiv

OOD

arXiv reaDer

self-supervised

segmentation

embedding

loss function

detection

contrastive learning
リンク
LVM-Med: 二次グラフマッチングによる医療画像用の大規模自己教師あり視覚モデルの学習
arxiv_reader 2023/06/22
限られた注釈付きサンプルで新しいタスクに合わせて微調整できる大規模な事前トレーニング済みモデルを取得することは、医療画像データにとって未解決の課題のままです。 ImageNet で事前にトレーニング

arXiv

contrastive learning

loss function

detection

embedding

OOD

arXiv reaDer

segmentation

self-supervised
リンク
MixMask: シャム ConvNets のマスキング戦略の再検討
arxiv_reader 2023/03/22
最近の自己教師あり学習の進歩により、マスクイメージモデリング (MIM) とシャムネットワークが、両方の手法の利点を活用する統合フレームワークに統合されました。ただし、シャム ConvNets

arXiv

loss function

dataset

learning

self-supervised

arXiv reaDer

detection

segmentation

semi-supervised
リンク
教師なしオブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションのためのカットアンドラーニング
arxiv_reader 2023/01/27
Cut-and-LEaRn (CutLER) を提案します。これは、教師なしオブジェクト検出およびセグメンテーションモデルをトレーニングするためのシンプルなアプローチです。自己監視モデルの特性を活用

arXiv

detection

loss function

unsupervised

benchmark

zero-shot

self-supervised

segmentation

arXiv reaDer
リンク
MixMask: 非対称距離におけるマスクされたシャム自己教師あり学習の再考
arxiv_reader 2022/10/21
最近の自己教師あり学習の進歩により、マスクモデリングとシャムネットワークが 1 つのフレームワークに統合され、2 つの手法の両方の利点が十分に活用されています。ただし、マスクされた画像モデリングに

arXiv reaDer

self-supervised

semi-supervised

detection

segmentation

dataset

loss function

arXiv

learning
リンク
OGC: 点群の剛体ダイナミクスからの教師なし 3D オブジェクトセグメンテーション
arxiv_reader 2022/10/11
この論文では、生の点群からの 3D オブジェクトセグメンテーションの問題を研究します。通常、完全な監視のために大量の人間による注釈を必要とする既存のすべての方法とは異なり、OGC と呼ばれる最初の教

arXiv reaDer

3D

self-supervised

segmentation

dataset

point cloud

loss function

unsupervised

arXiv
リンク
PointACL:敵対的攻撃下での堅牢な点群表現のための敵対的対照学習
arxiv_reader 2022/09/16
3D点群表現のための自己教師ベースの対照学習モデルの最近の成功にもかかわらず、そのような事前訓練されたモデルの敵対的ロバスト性は懸念を引き起こしました。敵対的対照学習 (ACL) は、事前トレーニング

adversarial

self-supervised

contrastive learning

arXiv reaDer

segmentation

loss function

3D

arXiv

point cloud
リンク
解剖学的追跡データでの繊維束検出のための時間的アンサンブルによる制約付き自己教師あり法
arxiv_reader 2022/08/09
解剖学的トレーシングデータは、拡散 MRI トラクトグラフィーにおける一般的なエラーのいくつかに対処するために不可欠な脳回路に関する詳細な情報を提供します。ただし、トレーシングデータでのファイバー

detection

loss function

arXiv reaDer

arXiv

semi-supervised

learning

self-supervised

MRI

segmentation
リンク
自己監視点群学習のためのオートエンコーダのアップサンプリング
arxiv_reader 2022/03/22
コンピューター支援設計（CAD）コミュニティでは、ポイントクラウドデータがリバースエンジニアリングに広く適用されており、ポイントクラウド分析が重要な役割を果たします。順序付けられていない点群を処理する

self-supervised

arXiv reaDer

segmentation

human

loss function

pre-training

point cloud

arXiv

classification
リンク
ランドマーク形状記述子の発見のための教師なし画像レジストレーションの活用
arxiv_reader 2021/11/16
現在の生物学的および医学的研究では、統計的形状モデリング（SSM）は、解剖学/形態学の特性評価に不可欠なフレームワークを提供します。このような分析は、多くの場合、母集団のサンプル全体で見つかった比較的

landmark

segmentation

3D

identification

loss function

unsupervised

self-supervised

arXiv reaDer

arXiv
リンク
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