フレームベースのイベントデータに対して自己教師あり学習法を使用してインタレストポイントと記述子を抽出する方法を提案します。これはEventPointと呼ばれます。イベントデータの他の特徴抽出方法とは異

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/14 12:09

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708313429164402946/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.00210v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.00210v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.00210v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">EventPoint：イベントカメラの自己教師ありローカル記述子学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22pose%20estimation%22">pose estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</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/SLAM">SLAM</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22real%20time%22">real time</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/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">フレームベースのイベントデータに対して自己教師あり学習法を使用してインタレストポイントと記述子を抽出する方法を提案します。これはEventPointと呼ばれます。イベントデータの他の特徴抽出方法とは異</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210914#bookmark-4708313429164402946"><span class="datetime-body">2021/09/14 12:09</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！