トレーニングデータのキーポイント注釈の形式で特権情報を使用して、小規模および/または偏ったトレーニングセットから強力なモデルを学習する教師あり画像分類のスキームを提案します。私たちの主な動機は、生物多

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/18 11:31

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699962799580467330/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2003.09168v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2003.09168v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2003.09168v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">特権プールによるきめ細かい種の認識: 監視された注意によるサンプル効率の向上</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</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/attention">attention</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/keypoint">keypoint</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pooling">pooling</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">トレーニングデータのキーポイント注釈の形式で特権情報を使用して、小規模および/または偏ったトレーニングセットから強力なモデルを学習する教師あり画像分類のスキームを提案します。私たちの主な動機は、生物多</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210318#bookmark-4699962799580467330"><span class="datetime-body">2021/03/18 11:31</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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