高度なモデルアーキテクチャによるオブジェクト検出器のパフォーマンスの継続的な改善により、トレーニングプロセスにおける不均衡の問題がより注目されています。マルチスケール検出を実行することは、オブジェクト

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 12:34

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706690723719584162/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.04014v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.04014v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.04014v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">物体検出のための動的マルチスケール損失最適化</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/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/multi-task">multi-task</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/%22reinforcement%20learning%22">reinforcement learning</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">高度なモデルアーキテクチャによるオブジェクト検出器のパフォーマンスの継続的な改善により、トレーニングプロセスにおける不均衡の問題がより注目されています。マルチスケール検出を実行することは、オブジェクト</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706690723719584162"><span class="datetime-body">2021/08/10 12:34</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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