セマンティックセグメンテーションは、ピクセルレベルのラベルを予測することを目的としています。これは、さまざまなコンピュータビジョンアプリケーションで人気のあるタスクになっています。完全に監視されたセグ

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 11:50

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706689324096504930/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03267v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03267v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.03267v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">BiMaL：セマンティックシーンセグメンテーションにおけるドメイン適応への全単射最尤法</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</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/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</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/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22domain%20adaptation%22">domain adaptation</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/unsupervised">unsupervised</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">セマンティックセグメンテーションは、ピクセルレベルのラベルを予測することを目的としています。これは、さまざまなコンピュータビジョンアプリケーションで人気のあるタスクになっています。完全に監視されたセグ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706689324096504930"><span class="datetime-body">2021/08/10 11:50</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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