分類における既存のコンピュータビジョン研究は、本質的に高いクラス内分散と低いクラス間分散のために、きめ細かい属性認識に苦労しています。 SOTAメソッドは、最も有益な画像領域を特定し、それらに依存して

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/22 11:48

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704416361295225634/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.10587v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.10587v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.10587v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">きめ細かい分類のためのビジョントランスフォーマーの調査</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</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/arXiv">arXiv</a>]</li><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/localization">localization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">分類における既存のコンピュータビジョン研究は、本質的に高いクラス内分散と低いクラス間分散のために、きめ細かい属性認識に苦労しています。 SOTAメソッドは、最も有益な画像領域を特定し、それらに依存して</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210622#bookmark-4704416361295225634"><span class="datetime-body">2021/06/22 11:48</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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