[B! unsupervised][NAS] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

unsupervisedとNASに関するarxiv_readerのブックマーク (13)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.14704v1
arxiv_reader 2024/04/24
NAS

domain adaptation

arXiv

dataset

benchmark

unsupervised

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.02484v1
arxiv_reader 2024/03/06
attention

transfer learning

arXiv reaDer

representation

unsupervised

NAS

arXiv
リンク
HNAS-reg: 変形可能な医用画像登録のための階層型ニューラルアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2023/08/25
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、医療画像登録用の深層学習モデルを構築するために広く使用されてきましたが、手動で設計されたネットワークアーキテクチャが必ずしも最適であるとは限りませ

arXiv reaDer

arXiv

CNN

learning

unsupervised

NAS

dataset

MRI
リンク
OpenEarthMap: グローバルな高解像度土地被覆マッピングのベンチマークデータセット
arxiv_reader 2022/10/20
全球高解像度土地被覆マッピング用のベンチマークデータセットである OpenEarthMap を導入します。 OpenEarthMap は、6 大陸の 44 か国の 97 地域をカバーする 5,000

arXiv reaDer

benchmark

NAS

semantic segmentation

domain adaptation

arXiv

satellite

dataset

unsupervised
リンク
単一の潜在変数と完全に接続されたニューラルネットワークによるカメラ応答関数の表現
arxiv_reader 2022/09/09
シーンの放射照度から画像強度へのマッピングをモデル化することは、多くのコンピュータービジョンタスクにとって不可欠です。このようなマッピングは、カメラレスポンスとして知られています。ほとんどのデジ

NAS

unsupervised

computer vision

arXiv reaDer

benchmark

estimation

learning

representation

arXiv
リンク
教師なしドメイン適応のための敵対的ブランチアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2021/10/25
教師なしドメイン適応（UDA）は、さまざまな視覚ドメインを橋渡しして実世界での堅牢なパフォーマンスを可能にするため、視覚認識における重要な問題です。現在まで、提案されているすべてのアプローチは、特定の

NAS

domain adaptation

adversarial

arXiv

unsupervised

dataset

pre-training

arXiv reaDer

human
リンク
Pi-NAS：スーパーネットトレーニングの一貫性シフトを削減することによるニューラルアーキテクチャ検索の改善
arxiv_reader 2021/08/24
最近提案されたニューラルアーキテクチャ検索（NAS）メソッドは、スーパーネット内の数十億のアーキテクチャを共同トレーニングし、スーパーネットから切り離されたネットワークの重みを使用してそれらの潜在的な

unsupervised

arXiv

arXiv reaDer

learning

NAS
リンク
BossNAS：ブロックごとに自己監視されたニューラルアーキテクチャ検索を使用したハイブリッドCNNトランスフォーマーの探索
arxiv_reader 2021/08/20
視覚認識のための手作りのニューラルアーキテクチャにおける最近の無数のブレークスルーは、多様なビルディングブロックで構成されるハイブリッドアーキテクチャを探索する緊急の必要性を浮き彫りにしました。一方、

NAS

self-supervised

transformer

unsupervised

human

arXiv reaDer

CNN

arXiv
リンク
AutoAdapt：教師なしドメイン適応のための自動セグメンテーションネットワーク検索
arxiv_reader 2021/06/25
ニューラルネットワークベースのセマンティックセグメンテーションは、大量の注釈付きデータが利用可能な場合、つまり監視された場合に、驚くべき結果を達成しました。ただし、そのようなデータは収集に費用がかかる

arXiv reaDer

arXiv

unsupervised

semantic segmentation

benchmark

domain adaptation

synthesis

NAS

metric
リンク
画像認識のための神経伝達とアーキテクチャ適応の共同学習
arxiv_reader 2021/04/01
現在の最先端の視覚認識システムは通常、次のパイプラインに依存しています：（a）大規模なデータセット（ImageNetなど）でニューラルネットワークを事前トレーニングし、（b）より小さなタスクでネットワ

unsupervised

arXiv

classification

domain adaptation

NAS

self-supervised

re-id

estimation

dataset

arXiv reaDer
リンク
BossNAS：ブロックごとに自己監視されたニューラルアーキテクチャ検索を使用したハイブリッドCNNトランスフォーマーの探索
arxiv_reader 2021/03/24
視覚認識のための手作りのニューラルアーキテクチャにおける最近の無数のブレークスルーは、多様なビルディングブロックからなるハイブリッドアーキテクチャを探索する緊急の必要性を浮き彫りにしました。一方、ニュ

CNN

transformer

self-supervised

unsupervised

human

arXiv reaDer

NAS

arXiv
リンク
教師なしドメイン適応のための敵対的ブランチアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2021/02/15
教師なしドメイン適応（UDA）は、さまざまな視覚ドメインにわたって堅牢なパフォーマンスを可能にするため、視覚認識の重要な分野です。ディープラーニングの時代では、UDAメソッドのパフォーマンスは、損失の

NAS

arXiv

domain adaptation

dataset

unsupervised

learning

arXiv reaDer

pre-training

adversarial
リンク
バッチグループの正規化
arxiv_reader 2020/12/07
ディープ畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）は、トレーニングが難しく、時間がかかります。正規化は効果的な解決策の1つです。以前の正規化方法の中で、バッチ正規化（BN）は、中規模および大規模のバッ

unsupervised

arXiv

batch normalization

few-shot

classification

adversarial

domain adaptation

arXiv reaDer

CNN

NAS
リンク
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