同変畳み込みは、多くの種類のコンピュータビジョンタスクに非常に役立つことが示されています。最近、2Dフィルターのパラメーター化手法は、同変畳み込みを設計するときに重要な役割を果たします。ただし、現在の

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/02 11:42

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706317976753089538/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.14519v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.14519v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.14519v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">同変畳み込みのためのフーリエ級数展開ベースのフィルターパラメータ化</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><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/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/super-resolution">super-resolution</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">同変畳み込みは、多くの種類のコンピュータビジョンタスクに非常に役立つことが示されています。最近、2Dフィルターのパラメーター化手法は、同変畳み込みを設計するときに重要な役割を果たします。ただし、現在の</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210802#bookmark-4706317976753089538"><span class="datetime-body">2021/08/02 11:42</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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