2014年以降、転移学習は空間的顕著性予測を改善するための主要な推進力になりました。ただし、過去3〜5年で進歩が停滞しています。 DeepGaze IIから採用された同じ読み出しアーキテクチャと学習プ

arxiv_reader のブックマーク 2021/05/28 10:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703253246452570306/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.12441v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.12441v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2105.12441v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">最先端の顕著性モデリングのためのドメイン内外のキャリブレーションされた予測</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/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22transfer%20learning%22">transfer learning</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/saliency">saliency</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">2014年以降、転移学習は空間的顕著性予測を改善するための主要な推進力になりました。ただし、過去3〜5年で進歩が停滞しています。 DeepGaze IIから採用された同じ読み出しアーキテクチャと学習プ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210528#bookmark-4703253246452570306"><span class="datetime-body">2021/05/28 10:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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