顕著なオブジェクト検出（SOD）は、従来の深層学習ベースの方法によるピクセル単位の顕著性モデリングタスクと見なされます。現在のSODモデルの制限は、ピクセル間情報の利用が不十分であるため、通常、エッジ

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 10:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706685783431101922/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00334v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00334v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.00334v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">BiconNet：顕著なオブジェクト検出のためのエッジ保存接続ベースのアプローチ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</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/saliency">saliency</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/benchmark">benchmark</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">顕著なオブジェクト検出（SOD）は、従来の深層学習ベースの方法によるピクセル単位の顕著性モデリングタスクと見なされます。現在のSODモデルの制限は、ピクセル間情報の利用が不十分であるため、通常、エッジ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706685783431101922"><span class="datetime-body">2021/08/10 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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