[B! segmentation][self-supervised][optical flow] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

segmentationとself-supervisedとoptical flowに関するarxiv_readerのブックマーク (14)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.15209v1
arxiv_reader 2024/05/27
dataset

arXiv reaDer

pose

transformer

optical flow

self-supervised

unsupervised

arXiv

segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.12389v1
arxiv_reader 2024/04/19
self-supervised

dataset

benchmark

segmentation

optical flow

representation

synthesis

arXiv

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.14465v1
arxiv_reader 2024/03/22
optical flow

attention

self-supervised

arXiv reaDer

dataset

domain

arXiv

transformer

segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.01968v1
arxiv_reader 2024/03/06
detection

benchmark

segmentation

pre-training

arXiv reaDer

optical flow

self-supervised

arXiv

pose
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.11463v1
arxiv_reader 2023/12/20
segmentation

self-supervised

synthesis

arXiv reaDer

benchmark

human

arXiv

pre-training

optical flow
リンク
教師なしビデオオブジェクトセグメンテーションのためのシンプルで強力なグローバル最適化
arxiv_reader 2022/10/20
ビデオの教師なしオブジェクトセグメンテーションのためのシンプルでありながら強力なアプローチを提案します。最小値が入力シーケンス上の主な顕著なオブジェクトのマスクを表す目的関数を導入します。独立した画像

optical flow

saliency

arXiv reaDer

benchmark

self-supervised

segmentation

arXiv

clustering

unsupervised
リンク
ビデオでの運動誘導型自己監視オブジェクト検出
arxiv_reader 2022/10/04
この論文では、ビデオにおける教師なしオブジェクト発見のタスクを検討します。以前の研究では、オプティカルフローを処理してオブジェクトをセグメント化することにより、有望な結果が示されました。ただし、フロ

arXiv reaDer

dataset

optical flow

unsupervised

segmentation

arXiv

video

representation

self-supervised
リンク
教師なしビデオオブジェクトセグメンテーションのためのシンプルで強力なグローバル最適化
arxiv_reader 2022/09/21
ビデオの教師なしオブジェクトセグメンテーションのためのシンプルでありながら強力なアプローチを提案します。最小値が入力シーケンス上の主な顕著なオブジェクトのマスクを表す目的関数を導入します。独立した画像

optical flow

saliency

self-supervised

clustering

unsupervised

benchmark

segmentation

arXiv

arXiv reaDer
リンク
教師なし魚の軌道追跡とセグメンテーション
arxiv_reader 2022/08/24
高品質のラベルに基づく魚の追跡とセグメンテーションのための DNN は高価です。代替の教師なしアプローチは、ビデオデータで自然に発生する空間的および時間的変動に依存して、ノイズの多い疑似グラウンド

arXiv reaDer

optical flow

trajectory

arXiv

segmentation

unsupervised

self-supervised

multi-task

tracking
リンク
シンギュレーションと把握のアプローチによる自己監視型インタラクティブオブジェクトセグメンテーション
arxiv_reader 2022/07/20
見えないオブジェクトによるインスタンスのセグメンテーションは、構造化されていない環境では難しい問題です。この問題を解決するために、データセットに手動でラベルを付けるという時間のかかるプロセスを回避しな

optical flow

transfer learning

arXiv

reinforcement learning

segmentation

simulation

dataset

arXiv reaDer

self-supervised
リンク
Spelkeオブジェクト推論による実世界画像の教師なしセグメンテーション
arxiv_reader 2022/05/18
実世界の画像のオブジェクトへの自己監視されたカテゴリにとらわれないセグメンテーションは、コンピュータビジョンにおける挑戦的な開かれた問題です。ここでは、Spelkeオブジェクトの認知科学の概念に基づい

optical flow

unsupervised

affinity

self-supervised

arXiv

dataset

segmentation

arXiv reaDer

computer vision
リンク
マルチスケールの対照的なランダムウォークによるピクセル軌道の学習
arxiv_reader 2022/01/21
オプティカルフローから複数のオブジェクトの追跡まで、さまざまなビデオモデリングタスクは、同じ基本的な課題を共有しています。それは、時空間の対応を確立することです。それでも、各スペースを支配するアプロー

video

keypoint

segmentation

arXiv

self-supervised

optical flow

contrastive

arXiv reaDer

MOT
リンク
モーショングループ化による自己監視ビデオオブジェクトのセグメンテーション
arxiv_reader 2021/04/16
動物は、動きを理解するために非常に機能的な視覚システムを進化させ、複雑な環境下でも知覚を支援しています。この論文では、モーションキュー、つまりモーションセグメンテーションを活用してオブジェクトをセグメ

segmentation

arXiv reaDer

computer vision

optical flow

transformer

dataset

self-supervised

arXiv

benchmark
リンク
ロボット運動からの自己監視オブジェクトイングリッパーセグメンテーション
arxiv_reader 2020/11/09
正確なオブジェクトのセグメンテーションは、ロボット操作のコンテキストでは重要なタスクです。ただし、ニューラルネットワーク用に十分な注釈付きトレーニングデータを作成するには、特に時間がかかり、手動でラベ

reconstruction

segmentation

robot

3D

estimation

self-supervised

arXiv reaDer

arXiv

optical flow
リンク
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