このホワイトペーパーでは、高密度画像内のオブジェクトをカウントおよび特定するための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アプローチについて説明します。私たちの知る限りでは、これは、フィーチャマップの

arxiv_reader のブックマーク 2021/02/09 15:51

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4698254874961268578/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.04366v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.04366v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2102.04366v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">畳み込みニューラルネットワークを使用した高密度オブジェクトのカウントと検索</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">このホワイトペーパーでは、高密度画像内のオブジェクトをカウントおよび特定するための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アプローチについて説明します。私たちの知る限りでは、これは、フィーチャマップの</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210209#bookmark-4698254874961268578"><span class="datetime-body">2021/02/09 15:51</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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