畳み込みニューラルネットワークの助けを借りて、境界検出が大幅に進歩しました。最近の境界検出モデルは、実際のオブジェクト境界検出だけでなく、「鮮明な」境界（オブジェクトの輪郭に沿って正確にローカライズさ

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/04 15:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699320917492953826/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.01301v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.01301v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2102.01301v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ディープリファインメントネットワークと適応型重み損失を使用した鮮明な境界の学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</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/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">畳み込みニューラルネットワークの助けを借りて、境界検出が大幅に進歩しました。最近の境界検出モデルは、実際のオブジェクト境界検出だけでなく、「鮮明な」境界（オブジェクトの輪郭に沿って正確にローカライズさ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210304#bookmark-4699320917492953826"><span class="datetime-body">2021/03/04 15:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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