クラスバランスのとれた多様なトレーニングデータが不足しているため、コンピュータビジョンの多くの地理空間アプリケーション用の堅牢な教師あり深層学習モデルのトレーニングは困難です。逆に、多くのアプリケーシ

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/14 11:34

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708312286165760162/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.05201v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.05201v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.05201v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ピクセルレベルおよび機能レベルの入力からの合成地理空間画像の条件付き生成</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><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/%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/GAN">GAN</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">クラスバランスのとれた多様なトレーニングデータが不足しているため、コンピュータビジョンの多くの地理空間アプリケーション用の堅牢な教師あり深層学習モデルのトレーニングは困難です。逆に、多くのアプリケーシ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210914#bookmark-4708312286165760162"><span class="datetime-body">2021/09/14 11:34</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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